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  • 頭條作者特稿:基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略
    2020-02-05 作者:付菊霞, 陳潔, 滕揚新, 鄧浩, 孫澤倫  |  來源:《電工技術學報》  |  點擊率:
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    導語風能發電具有隨機性、間歇性和不確定性等特點,在大規模風電并網中嚴重影響電力系統的安全運行。利用蓄電池和超級電容組成混合儲能系統,可提高風電并網的電能質量。根據兩種儲能設備的出力需求,以其荷電狀態、充放電功率等為約束條件,設計混合儲能系統能量管理協調控制策略,實現儲能系統內部功率相互流動。

    風能發電具有隨機性、間歇性和不確定性等特點,在大規模風電并網中嚴重影響電力系統的安全運行。利用蓄電池和超級電容組成混合儲能系統,可提高風電并網的電能質量。根據兩種儲能設備的出力需求,以其荷電狀態、充放電功率等為約束條件,設計混合儲能系統能量管理協調控制策略,實現儲能系統內部功率相互流動。

    ? DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.181729 ?

    研究背景

    風電在我國發展迅速,由于風能資源和負荷分布不均衡,致使風電大容量遠距離外送成為必要。然而,風電的間歇性、波動性,尤其是與負荷之間的“反調峰”,成為風電規模化發展和高效利用的主要障礙。提高電網的網架結構,提高風電外送能力,是一個重要選擇,但面臨著投資大、建設周期長、占用土地資源等問題。而通過儲能或可調負荷的功率調節作用,將間歇性、波動性的電能轉變為連續的、平穩的能源輸出,提高風電的品質,則更為高效可行。

    論文方法及創新點

    風電輸出功率信號是一種非線性、非平穩性信號,傳統頻域方法分解局限性較大,而采用改進的集合經驗模態分解(EnsembleEMD, EEMD)方法,將風電場輸出功率信號根據不同時間尺度特征,分解成一系列準單分量信號,并設計時空濾波器得到平滑目標并網功率。風電儲能復合濾波結構如下圖所示:

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    圖1 風電儲能復合濾波結構

    根據蓄電池和超級電容的出力需求,結合儲能設備荷電狀態(SOC)、充放電功率等約束條件,提出混合儲能系統能量管理協調控制算法,實現儲能系統內部功率相互流動。儲能系統仿真模型如下:

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    圖2 儲能系統仿真模型

    為了驗證本文所提控制策略的有效性,在Matlab/Simulink 中搭建仿真模型,利用某風電場實測數據進行仿真驗證,并與傳統低通濾波算法和基于儲能設備充、放電響應時間進行功率分配方法(以下稱傳統方法)進行比較分析,最后得出結論。圖3 為兩種不同方法得到的目標并網功率。

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    圖3 目標并網功率

    在傳統低通濾波方法與EEMD方法獲得的風電并網功率均滿足國家風電并網標準條件下,低通濾波方法得到的并網功率曲線存在延遲,主要表現在采用低通濾波方法得到的平抑曲線在圖中0時刻開始功率是從零開始的,然后逐漸上升,在仿真中延遲時間大概為40-50 s之間,進而得到平滑的并網功率。

    圖4 為采用兩種不同方法得到的儲能設備輸出功率曲線。圖4(a)按照蓄電池和超級電容的頻率特性進行功率分配;圖4(b)根據蓄電池和超級電容的出力需求進行儲能設備間協調控制,兩種儲能設備按照各自的性能特點進行能量存儲,且蓄電池承擔了大部分儲能工作,符合其作為能量型器件的特征。

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    圖4 儲能設備輸出功率

    表1為兩種控制策略下儲能設備充、放電次數和儲能容量對比。分析數據可知,能量管理協調控制策略下,蓄電池和超級電容充放電次數和容量均少于傳統控制策略,由此可有效延長儲能設備的使用壽命,同時縮減儲能設備數量規模。

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    表1 能量管理協調控制方法與傳統方法對比指標

    結論

    文章針對風電儲能混合系統,采用集合經驗模態分解(EEMD)風電場有功功率獲得目標并網功率,與低通濾波算法、小波包分解、EMD 分解相比,具有自適應、直觀等優點,可避免傳統濾波器時間常數難以精準確定和小波包基函數選取的局限性,同時可以削弱EMD 分解產生模態混疊效應。同時提出一種混合儲能系統能量管理協調控制策略,該策略可實現能量協調流動于兩種儲能設備之間,提高整個儲能系統的響應時間,能更好地發揮不同儲能設備的優勢。最后通過仿真實驗驗證了所提控制策略的有效性。

    引用本文

    付菊霞, 陳潔, 滕揚新, 鄧浩, 孫澤倫. 基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略[J]. 電工技術學報, 2019, 34(10): 2038-2046.Fu Juxia, Chen Jie, Teng Yangxin, Deng Hao, Sun Zelun. Energy Management Coordination Control Strategy for Wind Power Hybrid Energy Storage System Based on EEMD. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(10): 2038-2046.

    團隊介紹

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    付菊霞

    碩士研究生,研究方向包括清潔能源發電、儲能技術等。參與國家自然科學基金項目(風電氫能系統的耦合機制與方法研究)和新疆維吾爾自治區高校科研重點項目,以及新疆大學橫向科研項目(基于提高運檢效率的智能化運維關鍵技術研究與應用項目)等。

    基于集合經驗模態分解的風電混合儲能系統能量管理協調控制策略

    陳潔

    1975年出生,新疆大學電氣工程學院教授,碩士生導師,新疆大學能源與動力工程系主任。主要研究方向為智能新型材料在機電領域中的應用、新能源儲能技術。主持國家自然科學青年基金 1 項,國家自然科學地區基金 1 項,廳局級科研項目 1 項,校級科研項目 2 項;參與多項科研項目。第一作者及通訊作者發表 EI 及核心論文 20 篇,其中 EI7 篇,獲發明專利授權 4 項,軟件著作權 1 項。獲自治區科技進步三等獎 1 項,獲新疆大學光華獎學金,新疆大學青年科研獎。獲自治區教學能手,自治區青年教師教學競賽三等獎,新疆大學青年教師教學優秀獎,新疆大學教師教學競賽一等獎。

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