基于经验模态分解和神经网络的微网混合储能容量优化配置

发布时间：2017-08-19 11:25

  本文关键词：基于经验模态分解和神经网络的微网混合储能容量优化配置

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【摘要】：提出一种针对独立微网的超级电容/蓄电池混合储能系统(HESS)的容量优化方法。运用经验模态分解技术,将一段记录完全的非平稳风功率分解成为若干固有模态函数(IMF)。在各固有模态函数的瞬时频率—时间曲线的基础上,通过"分频频率"将原始风功率分解成高频与低频2部分,并分别采用HESS中的超级电容和蓄电池来平抑风功率的高频、低频波动分量。平抑后输入负荷侧的功率平滑度可通过平滑度指标量化。采用神经网络模型优化HESS的容量,通过成本和平滑度指标之间的折中实现HESS的容量优化配置。基于某风电场实测数据的仿真实验验证了所提方法的有效性。
【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;南洋理工大学电机与电子工程学院;南通大学电气工程学院;
【关键词】： 混合储能系统 神经网络 经验模态分解 平滑度指标
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51477041)~~
【分类号】：TM53;TM912
【正文快照】： 0引言良好的环境效益和经济效益使微网越来越引起学术界的关注[1]。为充分利用可再生能源,微网中往往接入了较多可再生能源发电设备(如风电机组),受一次输入能源限制,这些可再生能源发电设备的输出功率具有随机波动特性。为确保微网电能质量和系统的稳定运行,需在微网中集成一

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本文编号：700449