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基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法
被引量：
11
1
作者
柴炜
曹云峰
+1 位作者
李征
蔡旭
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期13-20,共8页
为了使风电场兼具可调度性和输出功率平稳性,提出了基于状态量预测的电池储能系统(BESS)优化控制方法。该方法在BESS配合风电场短时调度的基础上增加了预测控制模块,该模块根据超短期风功率预测结果对电池极限状态进行预判,并综合考虑...
为了使风电场兼具可调度性和输出功率平稳性,提出了基于状态量预测的电池储能系统(BESS)优化控制方法。该方法在BESS配合风电场短时调度的基础上增加了预测控制模块,该模块根据超短期风功率预测结果对电池极限状态进行预判,并综合考虑预测误差、波动尺度限定值和运行约束条件,实时调节BESS输出功率,以降低极端状态下的并网尖峰波动。为了提高预测精度,提出了结合混沌法和一般线性法的神经网络组合预测模型。算例结果表明,所提控制方法能使风储并网功率很好地跟踪调度指令,在实现了可调性的同时降低了并网尖峰波动。
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关键词
电池储能系统
风电场
短时调度
预测控制
混沌预测
神经网络
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职称材料
题名
基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法
被引量：
11
1
作者
柴炜
曹云峰
李征
蔡旭
机构
上海交通大学
电子信息与电气
工程
学院
风力发电研究中心
海洋工程国家重点实验室、上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期13-20,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050203)
上海市科委项目(11dz1210300)~~
文摘
为了使风电场兼具可调度性和输出功率平稳性,提出了基于状态量预测的电池储能系统(BESS)优化控制方法。该方法在BESS配合风电场短时调度的基础上增加了预测控制模块,该模块根据超短期风功率预测结果对电池极限状态进行预判,并综合考虑预测误差、波动尺度限定值和运行约束条件,实时调节BESS输出功率,以降低极端状态下的并网尖峰波动。为了提高预测精度,提出了结合混沌法和一般线性法的神经网络组合预测模型。算例结果表明,所提控制方法能使风储并网功率很好地跟踪调度指令,在实现了可调性的同时降低了并网尖峰波动。
关键词
电池储能系统
风电场
短时调度
预测控制
混沌预测
神经网络
Keywords
battery energy storage system （BESS）
wind farm
short-term dispatch
predictive control
chaotic forecastneural network
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法
柴炜
曹云峰
李征
蔡旭
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2015
11
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