基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法

发布时间：2017-12-26 21:04

本文关键词：基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法　出处：《电力系统自动化》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了使风电场兼具可调度性和输出功率平稳性,提出了基于状态量预测的电池储能系统(BESS)优化控制方法。该方法在BESS配合风电场短时调度的基础上增加了预测控制模块,该模块根据超短期风功率预测结果对电池极限状态进行预判,并综合考虑预测误差、波动尺度限定值和运行约束条件,实时调节BESS输出功率,以降低极端状态下的并网尖峰波动。为了提高预测精度,提出了结合混沌法和一般线性法的神经网络组合预测模型。算例结果表明,所提控制方法能使风储并网功率很好地跟踪调度指令,在实现了可调性的同时降低了并网尖峰波动。
[Abstract]:In order to make the wind farm with both schedulability and output power stability, an optimal control method of battery energy storage system (BESS) based on state prediction is proposed. The method with the basis of short-term wind farm scheduling on the increase of predictive control module in BESS, the module according to the ultra short term wind power prediction results of battery limit state anticipation, and comprehensive prediction error and fluctuation scale limit values and operation constraints, real-time adjustment of the output power of BESS, in order to reduce the fluctuation of grid peak under extreme conditions the. In order to improve the prediction accuracy, a combination prediction model of neural network combined with chaos and general linear method is proposed. The calculation results show that the proposed control method can make the wind storage power well track the scheduling instruction, and reduce the fluctuation of the grid peak at the same time.
【作者单位】：上海交通大学电子信息与电气工程学院风力发电研究中心;海洋工程国家重点实验室上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050203) 上海市科委项目(11dz1210300)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言大规模风电集中并网对传统电网的冲击给电力系统带来了新的困难与挑战。一方面,风力资源的间歇性和波动性使风电难以像常规能源一样参与系统调度,风电并网增加了系统调压调频等的负担;另一方面,风电的随机性对电网的供电稳定性和可靠性造成了不利影响,严重时可能威胁系统

【参考文献】