考虑风电预测误差的混合储能荷电状态优化策略.pdf
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1、第40卷第4期2023年7月新疆大学学报(自然科学版)(中英文)Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)Vol.40,No.4Jul.,2023考虑风电预测误差的混合储能荷电状态优化策略张 琦1,谢丽蓉1,王 威1,闫 壮1,古扎拉衣巴里1,包洪印2(1.新疆大学 可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心,新疆 乌鲁木齐 830017;2.中船重工海为(新疆)新能源有限公司,新疆 乌鲁木齐 830002)摘要:风电出力的随机性会造成并网的功率波动性,传统储能方法并网时会产生储能
2、过充过放的情况,故提出一种考虑风电预测误差的混合储能荷电状态分层优化策略首先对风电数据进行分析,利用预测功率信息进行控制,通过充/放电切换的区间概率统计分布确定预测信息的动态区间,求解出混合储能总作用域;随后对风电出力进行频率分解,通过自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)将总作用域分解为超级电容作用域和蓄电池作用域,然后考虑储能的充/放电能力以及避免储能的过充过放,利用双模糊控制器进行优化;最后通过储能动作辅助协作,根据不同的工作模式利用储能进行补偿,以达到优化储能荷电状态 以中国新疆某风电场为例进行仿真分析验证所提策略的有效性关键词:风电;预测误差;优化策略;自适应噪声集合经验模态
3、分解;混合储能;荷电状态DOI:10.13568/ki.651094.651316.2022.09.22.0002中图分类号:TK89文献标识码:A文章编号:2096-7675(2023)04-0505-08引文格式:张琦,谢丽蓉,王威,闫壮,古扎拉衣巴里,包洪印.考虑风电预测误差的混合储能荷电状态优化策略J.新疆大学学报(自然科学版)(中英文),2023,40(4):505-512.英文引文格式:ZHANG Qi,XIE Lirong,WANG Wei,YAN Zhuang,GUZHALAYI Bali,BAO Hongyin.An optimi-zation strategy for hy
4、brid energy storage with wind power prediction errorJ.Journal of Xinjiang University(Natu-ral Science Edition in Chinese and English),2023,40(4):505-512.An Optimization Strategy for Hybrid Energy Storage withWind Power Prediction ErrorZHANG Qi1,XIE Lirong1,WANG Wei1,YAN Zhuang1,GUZHALAYI Bali1,BAO H
5、ongyin2(1.Research Center of Renewable Energy Power Generation and Grid Control Engineering,Ministry of Education,Xinjiang University,Urumqi Xinjiang 830017,China;2.Csic Haiwei(Xinjiang)New Energy Co.Ltd.,Urumqi Xinjiang 830002,China)Abstract:The randomness of wind farm stroke output will cause the
6、power fluctuation of grid-connected,andthe traditional energy storage method will produce the situation of over-charge and over-discharge of energy storagewhen grid-connected.This paper proposes a layered optimization strategy of hybrid energy storage under chargestate considering the prediction err
7、or of wind power.Firstly,the wind power data is analyzed,and the advancedcontrol strategy is proposed by using the predicted power information.The dynamic interval of the predictioninformation is determined through the probability and statistics distribution of the charge/discharge switch,andthe tot
8、al scope of the mixed energy storage is solved.Then,the wind output was decomposed into frequency,andthe total scope was decomposed into supercapacitor scope and storage battery scope by the adaptive noise ensembleempirical mode decomposition(improved complete ensemble empirical mode decomposition w
9、ith adaptive noise,ICEEMDAN).Then,the charge/discharge capacity of energy storage and the avoidance of over-charge and over-discharge of energy storage were considered,and the optimization was carried out by the double fuzzy controller.Finally,the energy storage is compensated according to different
10、 working modes through the energy storage actionassist collaboration to optimize the charged state of the energy storage.A wind farm in Xinjiang of China wastaken as an example to verify the effectiveness of the proposed strategy.Key words:wind power;prediction error;optimization strategy;improved c
11、omplete ensemble empirical modedecomposition with adaptive noise;hybird energy storage;state of charge收稿日期:2022-09-22基金项目:国家自然科学基金“限电工况 高效发电-风储互补-分级维护 多场景动态融合协同调度研究”(62163034);新疆维吾尔自治区重大专项“双碳 背景下 源网荷储 一体化柔性坚强电网关键技术研究”(2022A01001)作者简介:张琦(1997-),男,硕士生,从事新能源发电、储能优化配置与控制的研究,E-mail:通讯作者:谢丽蓉(1969-),女,教授,主
12、要从事控制系统优化和新能源发电、负荷预测等的研究,E-mail:506新疆大学学报(自然科学版)(中英文)2023年0引 言为推动能源电力领域绿色低碳发展,国家发展改革委鼓励大力发展优化储能配置及各类资源的协调开发1近年来,储能在电力系统中用于补偿风电预测误差2的作用范围越来越广泛,由于风电功率的波动性3,较大的误差会对电网的稳定造成危害 储能对电网的灵活调节能力可以有效平衡风电功率的波动性,从而进行补偿预测误差,但容易造成过充过放 在相关研究中,储能的荷电状态优化问题已成为当下研究的热点目前,应用储能补偿预测误差的研究已有许多文献4提出一种小波包分解和荷电状态分区功率控制策略,对储能功率进行
13、修正;文献5利用粒子群算法将基于T location-scale分布的模型进行极大似然估计,以风电场收益最大为目标进行储能配置;文献6提出以电场全寿命周期内年均收益最大为目标,综合考虑储能全寿命周期成本、偏离计划出力的惩罚成本以及电场收益,采用时序模拟计算法和粒子群算法搜索最优的储能配置方案针对荷电状态优化问题,文献7将荷电状态惩罚函数引入到传统的等效能量最小策略中,以控制电池荷电状态波动;文献8通过双滑动窗口和粒子群算法相结合的方法优化波动系数,在保证平滑控制效果的前提下降低储能系统充/放电深度;文献9基于权重因子和荷电状态恢复提出储能参与的一次调频策略,提出兼顾储能恢复需求和满足电网承受能
14、力的方法 但上述文献所提储能的运行模式较为单一,未能充分发挥储能的价值针对以上问题,本文提出一种考虑风电预测误差的混合储能荷电状态分层优化策略 首先,采用同步切换的双混合储能电池组以减少储能的频繁切换 随后,对风电数据进行分析,得到需要补偿的预测误差充/放电参考序列 然后提出储能荷电状态分层优化方法 上层利用ICEEMDAN求解出混合储能作用域,经模糊控制优化,为实际运行提供参考范围 下层通过储能动作辅助协作方法,分4种模式利用储能进行工作,实现混合储能对风电功率预测误差的补偿,对储能荷电状态进行优化 最后,通过算例分析验证,表明所提策略在补偿预测误差的前提下实现了储能荷电状态的功能优化1总体
15、思路本文分为3个层次进行分析,分别是数据分析层、滤波优化层及储能分配层数据分析层是以风电实际功率和预测功率为依据,对预测误差进行统计分析,根据分时划区自适应动态变窗口得到初步的混合储能充/放电参考功率滤波优化层将充/放电参考功率分为高、低频,在其作用域内利用双模糊控制器进行优化,考虑储能的充/放电能力和荷电状态制定混合储能运行策略储能分配层设计2组混合储能电池,分别作用于双模糊控制器优化后的混合储能作用域,储能电池组之间进行充/放电状态切换 设置了4种模式,根据不同模式利用储能进行辅助补偿,4种模式如下所示模式1:超级电容和蓄电池荷电状态均不越限 模图 1混合储能补偿风电预测误差策略思路式2:
16、蓄电池荷电状态越限 模式3:超级电容荷电状态越限 模式4:超级电容和蓄电池荷电状态均越限 本文总体思路如图1所示2双混合储能电池组的设计对于储能电池的选取,目前大多数学者考虑能够实现大容量储能的单一型储能,但相比双储能来说,荷电状态波动较大,充/放电切换也较为频繁,大大降低储能的经济性,影响储能的效果10 本文设计了两个容量相等、功率相同的混合储能A、B组,分别为充/放电电池组,蓄电池荷电状态上下限设置为0.8、图 2充/放电状态切换示意图第4期张 琦,等:考虑风电预测误差的混合储能荷电状态优化策略5070.2,超级电容荷电状态上下限设置为0.9、0.1 电池组的运行过程为在同一目标域内混合储
17、能A、B组在任意时刻始终处于不同充/放电状态,采用“同步切换”方式,即A组电池处于充电状态时,B组电池就会处于放电状态,当达到切换条件时,两组储能同步切换,切换策略如图2所示3基于风电功率预测的控制3.1基于统计分布的预测误差分析为描述风电预测误差的分布,选取风电站某一典型日数据对预测误差进行分析 由于风电预测误差存在误差较大的情况,利用连续型分布描述风电模型不够准确,因此本文选用以预测误差此时刻与下一时刻正负值的变化作为样本参数的二项分布对风电预测误差进行分析 首先,根据此时刻预测误差是否满足国家电网预测误差带的要求,判断是否需要利用储能补图 3风电数据统计分布图偿预测误差;其次,为方便统计
18、,将此时刻与上一时刻数值未发生改变的记作1,发生改变则记作0,若此时刻的预测误差满足国家电网规定,则不需要再进行储能补偿,可看作与上一时刻数值未发生改变,也记作1为分析风电数据正负值的变化,对一天中的风电数据点进行统计分析,如图3所示由于风电具有很强的波动性,预测误差有正有负,预测误差正负变化情况如表1所示表 1预测误差正负变化统计预测误差变化情况预测误差/%变化53.1不变化46.93.2基于功率预测的动态区间的设定双储能的循环寿命受到工作温度、充/放电深度等因素的影响,储能的运行会造成其性能的缓慢衰退、产生循环寿命损耗11由于风电功率的预测精度与预测时间的长短有关,基于风电场的历史风电数据
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