风电功率预测及混合储能系统在风电场中的应用研究

摘要

随着经济的飞速发展，传统能源日趋枯竭，新能源的开发与利用逐渐成为人们关注的焦点。风能由于其储量丰富、绿色环保等优势，成为主要的新能源之一。风力发电技术是风能开发的主要方法，通过风力发电技术将风能转化为人们日常生活所需的电能。但是，风电因其固有的随机性、间歇性等可控性差的特点，不稳定的风电直接并网将给电网造成冲击、影响电网的电能质量。因此，研究提高风力发电可控性、提高并网风电的稳定性具有重要意义。
　　可靠的风电功率预测和风电场配置储能系统是提高风电输出功率可靠性的两种重要方法。本文结合风电预测技术与储能系统平抑风电功率波动方面的作用，为平滑风电场出力提供相应方法。
　　在风电功率预测方面，近年SVM（Support Vector Machine，支持向量机）虽然在风电功率预测中得到广泛应用，但其仍然具有核函数选择不灵活需遵守Mercer条件、参数较多、优化繁琐、时间成本较大等缺点。针对SVM在风电功率预测方面的上述缺陷，本文采用与SVM具有相似结构的RVM（(Relevance Vector Machine，相关向量机)模型，RVM克服SVM在风电功率预测方面的不足。预测方法上，本文采用EEMD(EnsembleEmpirical Mode Decomposition，总体经验模态分解)对原始风电序列进行分解，以降低风电功率的非线性，得到一系列经EEMD分解的子序列，采用SE（Sample Entropy，样本熵）算法对子序列进行复杂性评估并重组子序列，对新子序列RVM建模，参数优化方面采用自适应混合差分进化算法，避免RVM的参数盲选。最后，叠加各子序列得到最终的预测结果。对西北某风电场功率预测的算例证明RVM预测方法的可行性。
　　在混合储能系统平抑风电场输出功率波动方面，分别利用混合能量型锂电池与功率型超级电容平抑风电功率波动的高、低频分量。在平抑目标的确定上，使用相关向量机风电预测法，预测EEMD分解风电功率的低频部分，预测结果作为平抑目标。依据能量流动关系，确定储能系统总目标功率。经EEMD分解总目标功率，得到能量型与功率型储能设备的目标功率值，基于上一时刻储能设备的荷电状态，实时调整目标功率值，避免了储能设备处于过充过放状态。算例结果验证基于荷电状态调整的混合储能系统功率分配方法的有效性。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 背景与研究意义

1．2 风电预测技术的研究现状

1．2．1 风电功率预测研究方法

1．2．2 风电功率预测国外研究现状

1．2．3 风电功率预测国内研究现状

1．3 应用于平抑风电功率波动的储能技术研究现状

1．3．1 储能类型的介绍

1．3．2 国内外储能技术研究现状

1．3．3 储能设备的功率控制研究现状

1．4 主要研究工作内容

2 混合储能系统的结构与建模

2．1 混合储能系统的结构与工作原理

2．1．1 混合储能系统拓扑结构

2．1．2 风储联合系统的结构

2．1．3 混合储能系统中的功率关系

2．2 锂电池等效模型

2．3 超级电容器等效模型

2．4 混合储能系统功率分配原则

2．5 小结

3 基于相关向量机的风电功率预测研究

3．1 相关向量机原理

3．1．1 相关向量机原理概述

3．1．2 核函数的选择

3．1．3 模型的评价标准

3．2 总体经验模态分解

3．3 样本熵原理

3．3．1 熵理论

3．3．2 几种常见的熵

3．3．3 样本熵

3．4 自适应混合差分进化算法

3．4．1 传统差分进化算法

3．4．2 自适应差分进化算法

3．4．3 模拟退火算法

3．4．4 自适应混合差分进化算法步骤

3．5 基于相关向量机的风电功率预测模型

3．6 小结

4 混合储能系统功率分配策略

4．1 风电功率的输出特性分析

4．1．1 风电场输出功率波动特性

4．1．2 风电功率的总体经验模态分解

4．1．3 EEMD最优滤波阶数的验证

4．2 基于风电预测的混合储能系统平抑目标功率的确定

4．3 混合储能系统功率分配策略

4．3．1 储能设备SOC工作区的划分

4．3．2 基于EEMD分解的混合储能系统功率分配

4．3．3 混合储能系统功率优化分配策略

4．4 算例分析

4．5 小结

结论

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果