基于功率分解的风电混合储能容量配置研究

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1、基于功率分解的风电混合储能容量配置研究摘要：随着风力发电在电网中渗透率不断增加，大规模风电场并网点配置储能装置可以有效缓解风电功率波动对电网的冲击影响。文章主要针对双馈式风电场实际功率输出波动状况，应用巴特沃斯型滤波器对其波动功率进行分解，将波动功率分成低频和高频两部分。根据蓄电池和超级电容器的储能装置的运行互补特性，使用蓄电池储能平抑风电功率波动低频分量，超级电容器储能平抑风电功率波动高频分量。根据平抑准则，求解其各自概率密度函数曲线，采用高斯正态分布法对储能容量进行拟合计算，使混合储能容量配置合理。关键

2、词：功率分解；混合储能；高斯拟合；容量引言随着清洁能源的大力发展，风电机组并网规模不断扩大。但风能具有扰动性、间隔性、难以预测性，使得风电并网会对电网稳定产生严重影响［1-2］。风电场采用储能装置平抑功率波动，提高并网质量已经一项有效的技术措施［3］。文献［4］基于超级电容器和蓄电池储能单元的互补优势，对风电功率波动进行平滑输出，避免了单一储能装置平抑效果不佳的缺点。在此基础上，考虑电网负荷需求及对储能装置经济成本的量化分析，结合储能装置运行特性对混合储能容量进行配置。文献［5］通过计算蓄电池储能装置的放电

3、次数和放电深度，将其转化为储能装置循环寿命的折损，以平滑输出功率为标准，进行储能容量配置的研宄。储能系统容量的合理配置，直接影响到储能系统的经济性。文章主要通过对实际风电波动功率进行分解，通过高斯分布法对功率曲线进行拟合，计算出储能容量功率输出期望值，进而对储能系统的容量配置合理。1双馈型风电场输出功率分析目前大型风电场主要以集群和分布方式并入电力系统网络。风电机组选用双馈型风力发电机。通过实际风速变化，绘制出风电场输出功率特性曲线为总装机容量为30MW的双馈型风电场输出功率特性曲线。2风电波动功率分解风电

4、输出的波动功率需要储能装置进行平抑。风电加入储能装置之后并网的功率为：PO=PDFIG+Pb+Psc(2.1)其中，P0为风电经过储能装置平抑后注入电网的功率值；PDFIG为风电原始功率值；Pb为蓄电池储能输出功率值；Psc为超级电容器储能输出功率值。将滤波器应用于风电波动功率提取上，即：？■■=■?■■、=■■其中，P■国、P■■分别为超级电容器和蓄电池储能装置平抑的目标功率值。3储能装置目标功率幅值均值拟合计算3.1蓄电池储能目标功率均值的拟合计根据储能装置目标功率输出与时间的关系可以视为离散数据的随机

5、稳态过程，满足高斯正态分布。对离散数据采用4阶高斯函数拟合方法对其功率幅值进行拟合其公式(3-1)：(3-1)通过公式(3-1)将蓄电池离散目标输出功率转化幅值的平均值，并用拟合函数求其密度分布的数学表达式。蓄电池

6、■

7、功率概率密度高斯拟合系数：k=l阶，ak=-27.82、bk=-0.8455、ck=1.051;k=2阶，ak=0.2323、bk=0.3833、ck=0.5654；k=3阶，ak=26.68、bk=-0.8362、ck=1.033；k=4阶，ak=2.834、bk=-5.171、ck=4.

8、54；由参数可得出Pb储能系统的概率密度函数及拟合曲线。根据目标输出功率幅值计算Pb输出功率数学期望值为Pav-b=1.52MW;其容为12.67MWh。3.2超级电容器储能目标功率均值的拟合计超级电容器储能主要平抑短时中频（0.05-lHz）之间的功率波动。由公式（3-1）可求出其功率幅值函数表达式。超级电容器功率密度

9、P■■

10、高斯正态分布拟合系数:k=l阶，ak=0.2936、bk=0.7156、ck=0.4011；k=2阶，ak=0.4972、bk=0.2023、ck=0.3838;k=3阶，ak=-

11、0.1912、bk=0.03734、ck=0.5025;k=4阶，ak=0.309、bk=1.088、ck=1.154；由参数可求出Psc储能系统的概率密度函数及拟合曲线。同理Psc输出功率数学期望值为Pav-sc=0.895MW;其容量为7.45MWh。4结束语根据风场输出功率的波动特性分析，将波动功率进行细化分解，结合蓄电池和超级电容储能装置各自的充放特性，波动功率中低频部分由蓄电池平抑；高频部分由超级电容器进行平抑。采用高斯函数法对各自平抑功率量进行概率密度拟合计算，求出其各自的储能装置输出功率数学期

12、望值。通过容量计算公式，使各自的储能的容量得到有效的配置，即提高了储能装置的利用率，又节约了投资成本。参考文献[1]薛禹胜，雷兴，薛峰，等.关于风电不确定性对电力系统影响的评述[■!].中国电机工程学报，2014,34（29）：5029-5040.[2]张锋，李明霞，樊国伟，等.风电接入对地区电网暂态电压稳定性的影响[j].中国电力，2011，44(9):17-21.[3]AbbeyC，JoosG.Superca