功率預(yù)測及混合儲能在風電系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、化石能源的枯竭及環(huán)境污染的加劇使得社會對新能源的需求日益擴大，風電由于技術(shù)研究相對成熟、成本低廉，較其他新能源更易實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。但在大規(guī)模并網(wǎng)時，風電功率的波動性和隨機性對電網(wǎng)運行性能及風電消納能力的影響，制約了風電的發(fā)展。提高風電并網(wǎng)的穩(wěn)定性主要有兩種方式，一種是通過準確的風電功率預(yù)測，實時調(diào)整電網(wǎng)調(diào)度計劃、安排旋轉(zhuǎn)備用;另一種是利用儲能裝置平抑系統(tǒng)波動功率，從而提高電網(wǎng)電能質(zhì)量，改善棄風限電問題。本文通過研究風電功率預(yù)測和混合儲能

2、協(xié)調(diào)控制技術(shù)，主要進行以下幾個方面的工作:
　　首先，針對提高功率預(yù)測準確性、減少旋轉(zhuǎn)備用問題，采用時間序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于粒子群的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種算法依次實現(xiàn)了超短期功率預(yù)測精度的提高。在采用時間序列法分析功率序列相關(guān)性的基礎(chǔ)上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高魯棒性和非線性處理能力構(gòu)建了基于功率序列關(guān)聯(lián)關(guān)系的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改善了時間序列法的預(yù)測精度，在此基礎(chǔ)上進一步提出利用粒子群算法兼具全局性和收斂速度的特點優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學

3、習過程，改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最小的問題。通過采用三種算法進行功率預(yù)測和誤差分析，驗證了基于粒子群的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的有效性和精確性，為調(diào)度部門配置合理的儲能容量提供了可靠依據(jù);同時佐證了風電場的匯聚效應(yīng)，為采用儲能系統(tǒng)的集中接入方式提供了決策依據(jù)。
　　然后，針對風電功率波動影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的問題，研究了風儲系統(tǒng)的數(shù)學模型，以直驅(qū)式永磁同步發(fā)電機為研究對象，提出采用具有互補特性的混合儲能取代單一儲能提高網(wǎng)源協(xié)調(diào)能力。構(gòu)建

4、了蓄電池、超級電容、非隔離型半橋雙向DC-DC變換器和DC-AC并網(wǎng)儲能變流器組成的儲能系統(tǒng)，通過建立儲能系統(tǒng)的數(shù)學模型并研究其工作特性，為確定混合儲能的拓撲結(jié)構(gòu)和平抑策略奠定了基礎(chǔ)。
　　最后，針對利用混合儲能平抑功率波動的問題，研究了混合儲能系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)及控制策略?；诔夒娙莺托铍姵氐亩穗妷禾匦?，采用蓄電池直接耦合儲能系統(tǒng)直流母線、雙向DC-DC變換器控制超級電容穩(wěn)壓的結(jié)構(gòu)，提出了基于低通濾波算法的混合儲能控制策略。在此基