基于风电预测的混合储能系统控制策略及容量配置研究

摘要

风力发电是当前众多新能源发电类型中发展最为迅速的发电形式之一，由于具有技术成熟、开发价值高等优势，风电在各国的能源战略中均占据重要位置。但是风电固有的随机性、间歇性和波动性等特点使其对电力系统的正常运行产生诸多不利影响，因此对提高并网风电可控性的相关措施进行深入研究和探讨具有重要意义。风电预测和风电平抑是应对并网风电不确定性的两种有效措施，本文将两种措施相结合，为增强并网风电可控性提供一定的参考依据。
　　本文首先对SVM的相关理论进行了阐述，并利用SVM对华北某风电场进行了预测，将预测结果与BP神经网络预测结果作比较，对比发现SVM具有更好的预测精度和预测鲁棒性。然后针对SVM在大样本环境下内存和运算时间显著增加、边际预测精度减小的问题，提出了一种基于SVM的风电场出力分类预测算法，通过分类将大样本转化为若干小样本，训练出分类模型，然后建立多个回归模型实现出力预测，并借助算例证明了该方法的有效性。
　　研究了风电平抑目标的确定方法。利用小波工具对某一分析时段的风电出力历史数据进行分解，获取其低频分量，利用上述分类预测算法对低频分量进行预测，将预测结果作为风电平抑目标。算例表明，与对当天数据直接小波分解得到的低频分量相比，本文通过对低频分量预测确定的平抑目标更平滑，与之对应的储能分量波动性更大。
　　以蓄电池和超级电容器组成的混合储能系统为例，提出了混合储能系统双层控制策略。其中第一层策略基于储能系统SOC五分区模型，运行过程中对储能装置的SOC水平实时监测，通过判断SOC所属区间，对充放电功率按不同原则进行实时修正，避免储能装置过充或过放。第二层控制策略用于两类储能装置之间SOC不平衡时的功率调整，文中定义了功率基调波，在两类储能装置之间建立了能量交换关系，旨在实现各类储能装置容量的充分利用;第二层控制策略在两类储能装置容量相近时改善效果更明显。算例证明，本文策略对于维持和平衡储能装置的SOC水平、减小储能配置容量均具有良好效果。
　　文章提出了一种混合储能系统容量配置优化模型。采用经济指标优化方法，模型中将购置成本、偏离计划出力的惩罚成本和弃风成本综合考虑，以综合成本最小为目标函数，以上述双层控制策略为控制依据，并在决策变量中增加了凸量功率分配因子，旨在实现弃风功率和并网凸量功率的最佳折衷，文章最后采用了粒子群算法确定了混合储能系统的配置容量。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景

1．2 风电预测技术发展现状

1．2．1 风电预测方法概述

1．2．2 国内外风电预测技术应用现状

1．3 储能技术在风电平抑中的研究现状

1．3．1 风电平抑目标功率的确定

1．3．2 储能技术类型选择

1．3．3 储能系统充放电控制策略

1．3．4 储能系统容量配置

1．4 本文的主要工作

第2章 支持向量机理论简介

2．1 引言

2．2 支持向量机理论介绍

2．2．1 支持向量分类机(SVC)

2．2．2 支持向量回归机(SVR)

2．2．3 核函数

2．2．4 评价指标

2．3 算例分析

2．3．1 数据预处理

2．3．2 基于SVM的风电场出力直接预测

2．4 本章小结

第3章 基于SVM的风电场出力分类预测算法

3．1 引言

3．2 大样本环境下SVM改进方法简介

3．3 本文算法原理

3．4 算例分析

3．5 本章小结

第4章 混合储能系统控制策略

4．1 引言

4．2 混合储能系统的充放电模型

4．3 混合储能系统平抑目标的确定

4．4 混合储能系统双层控制策略

4．4．1 第一层控制策略

4．4．2 第二层控制策略

4．4．3 双层策略控制流程

4．5 算例分析

4．5．1 第一层控制策略效果

4．5．2 第二层控制策略效果

4．6 本章小结

第5章 混合储能系统容量配置

5．1 前言

5．2 混合储能系统容量配置优化模型

5．3 算例分析

5．4 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文