基于电池储能系统和双重扩展卡尔曼滤波的风能发电智能调度技术研究

摘要

风能等新能源发电系统在供电体系中的占比越来越大,但其随机性和波动性问题,将风力发电厂输出的电力直接向电网调度会造成安全隐患。为了解决这一问题,基于电池储能系统提出了一种风能发电智能调度技术,该技术以风力发电动力学模型和电池储能系统状态模型为基础,利用双重扩展卡尔曼滤波算法实现了风能发电系统的稳定输出。以某地风速实测数据和电网需求功率为参考,对不同算法的输出功率预测值进行了仿真分析和实验对比。结果表明:提出的改进算法预测的风速值误差相比于传感器观测值平均误差降低了28%以上,可以更准确地提供发电系统输出功率;提出的智能调度技术可以使电压波动幅度降低60%以上,系统整体输出功率稳定在参考功率附近,误差不超过2%,有一定的实用意义。