[發明專利]基于改進指數平滑法的蓄電池儲能系接入風電場控制方法在審
| 申請號: | 201910762469.1 | 申請日: | 2019-08-19 |
| 公開(公告)號: | CN110518634A | 公開(公告)日: | 2019-11-29 |
| 發明(設計)人: | 王耀雷;梁榮;吳奎華;趙韌;綦陸杰;劉淑莉;劉釗;馮亮;龐怡君;楊波;楊揚;崔燦;李凱;李昭;楊慎全;張雯 | 申請(專利權)人: | 國網山東省電力公司經濟技術研究院;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | H02J3/38 | 分類號: | H02J3/38;H02J3/32;G06N3/00;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 37105 濟南誠智商標專利事務所有限公司 | 代理人: | 鄭憲常<國際申請>=<國際公布>=<進入 |
| 地址: | 250021 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 指數平滑法 風電場 風電 蓄電池儲能系統 蓄電池荷電狀態 風電功率波動 粒子群算法 蓄電池儲能 自適應選取 儲能容量 仿真結果 控制策略 歷史數據 平滑系數 輸出波動 輸出功率 行業標準 約束條件 指數平滑 充放電 次指數 自適應 平滑 改進 轉入 引入 預測 | ||
本發明公開了基于改進指數平滑法的蓄電池儲能系接入風電場控制方法,包括以下步驟:S1、獲取風電歷史數據,采用改進指數平滑法預測下一時段輸出功率;S2、計算風電輸出波動率是否符合行業標準,如果不符合,轉入步驟S3;如果符合,結束;S3、考慮蓄電池荷電狀態及波動率標準值為約束條件,控制蓄電池儲能系統進行充放電。本發明在指數平滑風電功率波動的過程中引入自適應粒子群算法,實現了平滑系數的自適應選取,改善了傳統二次指數平滑的效果。仿真結果表明,在確定的儲能容量風電場中,本發明的控制策略的平抑效果更好。
技術領域
本發明涉及風電場控制技術領域,尤其是一種基于改進指數平滑法的蓄電 池儲能系接入風電場控制方法。
背景技術
風電是我國能源戰略的重要構成部分,目前已得到快速發展,為社會發展 提供了大量的清潔能源。由于風電易受氣候和環境等因素的影響,其出力具有 較大的隨機性、波動性,且目前風電預測存在一定的誤差,并網型風力發電在 為電網輸送大量清潔能源的同時也對電力系統的供電質量和安全運行造成了 較大影響,嚴重制約了風力發電的大規模應用。如何對風電場輸出功率進行有 效的平抑具有重要意義。在風電場中配備儲能單元,可有效的降低風電場輸出 功率的波動,在一定程度上將風電轉化為可調度的電源,有助于減少風力發電 對電力系統的沖擊。蓄電池具有維護簡單、使用壽命長、質量穩定、可靠性高的特點。伴隨著電池技術和電力電子技術的發展,蓄電池儲能系統在平抑風電 波動中得到了廣泛的應用。
其中指數平滑方法是時間序列分析的重要方法,在經濟預測、電力計量設 備需求預測、能源節約等方面有著廣泛的應用。平滑系數是指數平滑算法中的 重要參數之一,它的選擇決定預測的準確性。傳統方法中平滑系數是由人工指 定,其缺點表現在依賴人工經驗、不具有動態性。常用的平滑系數自動優化算 法有:黃金分割法、Fibonacci法、切線法、二分法等。這些自動優化算法可以 在短時間內求出平滑系數的較優值,但僅限于平滑系數取值為單極值的情況, 當平滑系數取值為多極值時,這些算法不能保證求出的值收斂于最優平滑系 數。
發明內容
本發明的目的是提供基于改進指數平滑法的蓄電池儲能系接入風電場控 制方法,構建風電-蓄電池儲能系統(BESS)聯合運行系統,針對蓄電池儲能 系統接入風電場控制策略,采用指數平滑法對儲能系統進行控制,平滑系數的 求解過程過程引入粒子群優化算法,以預測誤差平方和(SSE)最小為約束條件 實現平滑系數的合理選取,以蓄電池的荷電狀態風電場并網波動率國家標準為 約束,實現風電的合理接入。
為實現上述目的,本發明采用下述技術方案:
基于改進指數平滑法的蓄電池儲能系接入風電場控制方法,包括以下步 驟:
S1、獲取風電歷史數據,采用改進指數平滑法預測下一時段輸出功率;
S2、計算風電輸出波動率是否符合行業標準,如果不符合,轉入步驟S3; 如果符合,結束;
S3、考慮蓄電池荷電狀態及波動率標準值為約束條件,控制蓄電池儲能系 統進行充放電。
進一步地,所述獲取風電歷史數據,采用改進指數平滑法預測下一時段輸 出功率,具體包括:
獲取風電全部歷史數據,通過加權平均方法得到一次平滑預測結果;
通過采用最小預測誤差平方和為評價指標,以自適應粒子群算法實現二次 平滑模型的平滑系數求解,完成下一時段輸出功率序列預測。
進一步地,所述以自適應粒子群算法實現二次平滑模型的平滑系數求解, 完成下一時段輸出功率序列預測,具體包括:
輸入風電場原始采樣數據,初始化粒子群;
計算評價每個粒子的適應值,求解群體最優解pzy和粒子當前的位置的最 優解pdq;
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