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储能在可再生能源功率波动平抑中的研究综述
摘要
随着风光可再生能源的快速发展,其并网对电力系统带来了较大的影响,配置相应的储能系统可以有效的提高可再生能源的并网渗透率。
针对储能平抑可再生能源出力波动,首先,分析了平抑原因,并介绍了风光的并网波动率标准、储能类型及平抑拓扑结构等。
再者,对平抑策略及混合储能分配策略进行了汇总和分析;最后,对储能的示范应用及其发展趋势进行了分析,从而为储能在可再生能源中的推广提供参考。
0 引言
近年来,环境与能源问题的日益突出,使得风光等可再生能源得到快速发展。
根据国家发改委公布的可再生能源十三五计划,预计风电装机容量将会从129GW提升到220GW以上,光伏装机容量将从43.18GW增至110GW。
但是由于可再生能源出力的随机性和间歇性,其接入电网会对系统的频率[1]、电压[2]和电能质量[3]等带来较大影响。
而这给储能的发展提供了良好契机,利用储能进行可再生能源出力波动的平滑,可以有效提高可再生能源的并网渗透率和容量可信度。
目前,国内外学者已经开展了许多储能平抑可再生能源出力波动的研究。
文献[4]利用铅炭电池平抑光伏出力波动,通过和滑动平均法对比,证明了所提控制策略有效性。
文献[5]提出一种磷酸铁锂蓄电池的充放电控制策略,在配置最小容量的情况下能够保持蓄电池的SOC水平,同时实现了对风电功率滤波。
文献[6]采用多级全钒液流电池储能平抑大容量风电功率波动,在兼顾单台全钒液流电池组充放电次数的同时,确保电池运行在安全区域。
文献[7]在风电场配置了大规模全钒液流电池,并提出了基于模糊自适应卡尔曼滤波的储能系统控制策略,使风电场的出力波动得到抑制。
文献[8]利用飞轮储能平抑风电波动,以确保电力调度的灵活性。
文献[9]基于滤波算法,采用超导磁储能平抑风电波动,以提高其并网可控性。
文献[10]提到了应用超级电容器平抑风电的功率波动。
文献[11]应用电池储能电站平抑风电功率波动,并通过SOC反馈策略改善电池的充放电特性。
上述研究主要侧重于单一储能平抑可再生能源出力的波动和间歇性,而可再生能源出力的波动与间歇性一般具有多个不同的时间尺度,长时间尺度的间歇性能够持续数小时或数天,短时间尺度的波动只有几分钟,甚至是几秒钟[12-13]。
因此,为了提高储能使用寿命,多种性能互补的混合储能得到了广泛应用。
文献[14]针对铅酸蓄电池与全钒液流电池组成的复合储能系统介质特性来分解风电的平抑功率,建立以复合储能经济运行为目标的容量优化配置模型,并利用粒子群优化算法求解。
文献[15]采用电池和超级电容器共同抑制分布式能源的功率波动,减小负荷缺电率,并通过和单一电池储能的对比表明,混合储能够减少电池的充放电深度和次数,从而提高了储能运行的经济性。
文献[16]基于一阶滤波算法,利用铅酸电池和超级电容器平抑光伏功率波动。
文献[17]提出了一种新型全钒液流电池−超级电容的混合储能系统,以平滑风电输出功率波动。
文献[18]针对自然条件下光伏有功出力的波动性,以磷酸铁锂电池和超级电容器混合储能为基础,制定了有功功率的分级控制策略。
文献[19]针对并网风电功率的调控目标,考虑不同储能的特性,构建了一种基于蓄电池和飞轮储能的复合储能系统拓扑和数学模型,从而提高风电功率的调控效果。
文献[20]利用电池与超导磁储能,并采用经验模态分解算法,平抑风电功率波动。
文献[21]考虑“虚拟储能”和储能电池的协同运行特性,构建了一种平抑微电网联络线功率波动的策略。
文献[22]在含高渗透率风电的电力系统中,将抽水蓄能、电池储能和风电协调优化运行,以提高风电的利用率。
文献[23]基于双层模型预测控制,利用抽水蓄能和飞轮组成的多类型储能平抑风电功率波动。
文献[24]采用能量型储能和功率型储能组成的混合储能系统平抑风电功率波动。
文献[25]提出了一种基于经验模式分解的多时间尺度复合储能功率协调控制策略,利用压缩空气、蓄电池与超级电容的多元复合储能系统,对风电功率进行调控。
文献[26]采用多种能量型储能和一种功率型储能平抑微网PCC点的功率波动,从而实现锂电池、液流电池和超级电容器的优化运行。
本文主要分析储能在可再生能源出力波动平抑中的应用,首先从频率、机组爬坡、低频振荡和连锁故障多个角度分析平抑可再生能源功率波动的原因;然后,分析了风光可再生能源并网的波动率要求、储能的种类及应用等;再者,介绍了目前主要的可再生能源出力波动平抑策略,进而也给出了混合储能内部功率分配的控制策略;最后,对储能现有示范和发展趋势进行了阐述。
1 可再生能源出力波动平抑的必要性
1.1频率分析
由于风电、光伏等可再生能源不具备传统电源的惯性响应特性,且出力具有波动性和不确定性特征,大规模接入电网后会显著加剧调频压力。
因此,从频率的角度分析可再生能源出力波动平抑的必要性。
文献[27]建立了风机等效模型,利用欧拉算法进行时域仿真,分析了风速突变情况下的系统频率响应。
文献[28]仿真分析了不同风电功率渗透率下系统的频率波动情况。
文献[29]提出含风电的电力系统频率响应频域分析模型,研究不同频率风电功率波动对系统频率偏差的影响。
文献[30]从风电本身的波动性及风力发电设备的特殊性,阐述了风电接入对电力系统频率的影响;在此基础上,对风机参与系统调频的具体方法进行了综述分析。
文献[31]中光伏电源出力波动或负荷投切,均会引起微网内较大程度的功率失衡,造成频率波动。
文献[32]针对38节点孤岛交流微电网,研究了不同下垂控制策略下系统频率和电压的概率分布情况,并分析了具有随机性的高比例可再生能源接入对孤岛微电网的影响。
文献[33]推导了含不同比例风电的系统总功率波动概率模型,进而得到最大频率偏差、静态频率偏差、一/二次调频调整速度、调频备用需求等关键调频指标随置信区间变化的概率表达式,从而提供了定量分析风电对系统调频体系影响的方法。
文献[34]研究了系统频率扰动下的风电机组惯量响应,提出高比例渗透风电参与系统频率控制的需求及对策。
文献[35]为抑制风速及负荷扰动,设计基于H∞理论的联合控制器,优化变流器输入、输出功率,从而在机组稳定运行前提下提高孤网抗扰动能力, 有效减弱频率骤变并抑制小幅振荡。
文献[36]研究了电池储能装置与风电机组协同柴油机等电源参与孤网调频。
文献[37]提出了新的微网频率优化控制策略,不仅能够提高光伏能源利用率,同时可减小由于负荷变化和光伏输出功率波动引起的较大微网频率偏差,而且利用所设计控制算法调频,可以减少储能设备的硬件投入,为微网的大规模建设节约成本。
1.2机组爬坡分析
随着可再生能源渗透率的不断提高,由于出力具有较强的不确定性,特别是在短时间尺度上,极端气象事件引起大幅度有功功率增减,引发机组爬坡事件,造成系统的功率不平衡,严重威胁电力系统的安全稳定运行。
因此,从机组爬坡的角度分析可再生能源出力波动平抑的必要性。
文献[38]分析了风电爬坡幅值的变化对系统风险的影响。
当爬坡事件与负荷攀升同步时,两者作用叠加,会造成系统风险指标的增大,该场景与美国德克萨斯州电网2007年和2008年发生的2次造成严重影响的风电爬坡事件相类似。
文献[39]建立了风电爬坡事件模型,定量给出了爬坡事件表征量与风电功率曲线之间的关系。
文献[40]建立了爬坡决策鲁棒模型,能够给出决策者预期成本与风电功率最大允许不确定性程度之间的定量关系。
文献[41]提出了风电爬坡事件识别方法,可从甘肃风电功率曲线历史数据中识别出爬坡事件。
文献[42]建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型,分析了不同时间尺度和不同天气类型的光伏功率波动特性,其中负爬坡率对电网危害较大,需要通过增加备用容量或调度补充因光伏功率跌落而缺失的功率。
文献[43]引入预测控制和惩罚函数,采用储能限制风电出力的分钟级爬坡速率。
文献[44]引入弃风控制,利用风储联合优化控制方法来抑制风电爬坡率。
文献[45]提出两阶段随机线性优化方法来得到限制风电爬坡率的控制储能系统运行策略。
文献[46]提出风电功率爬坡超前优化控制方法,在风电场侧配置混合储能设备平抑风电爬坡时的功率波动。
文献[47]提出了利用有限容量的储能实现光伏爬坡功率有限平抑的控制策略。
文献[48]采用功率变化率控制的策略对储能进行控制,从而控制光伏出力的爬坡率。
1.3低频振荡分析
大区域电网互联后,系统中出现了低频振荡现象,随着风光等间歇且不稳定的可再生能源并网,这向系统引入了更多不确定性因素,因此,从引起电力系统低频振荡的角度分析可再生能源出力波动平抑的必要性。
文献[49]将风电分为了低频、中频和高频,其中中频段具有最大的能量分布,对系统的频率和电压影响最大。
文献[50]提到频率在0.01-1Hz的风电对系统的安全运行,特别是对低频振荡影响较为严重。
文献[51]在4机2区域系统中研究了不同接入点和不同渗透率下光伏并网对低频振荡的影响。
文献[52]提出了基于自抗扰控制的光伏有功功率附加阻尼控制策略,不仅可以有效抑制联络线的功率振荡,而且对邻近同步发电机的有功振荡也有抑制作用。
文献[53]中随着风电渗透率的增加,电力系统等效惯性会降低,而利用两级阻尼控制策略可以抵消系统的低频振荡,从而提高风机和电力系统动态稳定性。
文献[54]采用HHT算法将风电分为了不同频段,由于中频段具有较大的功率波动率,且对系统的低频振荡影响较大,因此重点平抑中频段风电,可以有效减小风电并网对系统带来的危害。
文献[55]在光伏高渗透率的多机系统中,利用储能系统抵消光伏功率输出的不确定性和可忽略的惯性对系统低频振荡造成的影响。
文献[56]应用储能对风电功率波动进行了平抑,平抑后的风电对系统的低频振荡影响减小,这为风电功率波动平抑的必要性提供了理论依据。
1.4连锁故障分析
大量可再生能源接入电网后,极大的改变了电网网络结构和潮流分布,特别是其出力频繁波动,直接加剧了电网趋于自组织临界状态的进程,电网发生连锁故障的风险也随之上升,严重时会导致大面积可再生能源脱网事故或大停电事故的发生。
因此,从连锁故障的角度分析可再生能源出力波动平抑的必要性。
文献[57]针对光伏并网电力系统的特点,构建了光伏并网电力系统复杂网络模型,分析了光伏并网电力系统统计特性,辨识了网络关键元件,这对连锁故障的防御提供了参考。
文献[58]采用OPF和随机算法相结合的方式分析了风电不同渗透率和不确定性对电网连锁故障的影响,研究表明风电的不确定性和高渗透率对电网的脆弱性有严重危害。
文献[59]提出了一种实时评价系统评估、分析和预测大规模风电并网的连锁故障情况。
文献[60]基于IEEE30母线系统,采用复杂网络法分析了不同风电渗透率和不同并网点对系统的影响,并提出了相关的防御措施以减少连锁故障的危害。
文献[61]采用储能平抑后的风电远小于未平抑风电对系统连锁故障的影响,因此为了提高风电并网的安全性和可靠性,风电需要平抑。
2 可再生能源并网标准
随着可再生能源装机容量的不断增加,为了减少其波动对电网的影响,不同国家根据自身电力系统需求对可再生能源的功率波动提出了不同的并网波动率要求。
表1和表2给出了国内外部分国家对风光波动率的并网标准。
表1 风电并网波动率标准[62-63]
表2 光伏并网波动率标准[64-65]
3 储能介绍
3.1储能类型与特性
根据中关村储能产业技术联盟全球储能项目库的不完全统计[66],截止2017年底,全球投运的储能项目累计装机规模为175.4GW,同比增长4%,增速平稳。
其中抽水蓄能的累计装机占比为96%,仍据第一位;电化学储能的累计装机规模紧随其后,规模为2926.6MW,同比增长45%,占比为1.7%。
自2010年起,全球电化学储能市场进入稳步增长阶段,2010-2017年复合增长率为33%。
在各类电化学储能技术中,锂离子电池的累计装机占比最大,比重为76%;钠硫电池比重为13%,铅蓄电池比重为7%,液流电池比重为3%,超级电容器比重为0.2%。
目前电力储能根据不同的标准分类不同,按照能量转换的形式,可以分为物理储能、化学储能和电磁储能三大类,如表3所示。
表3 储能技术分类
根据能量/功率比,可以分为能量型储能和功率型储能。
前者的能量密度高,但功率密度较低,因此循环寿命较短,如大多数的化学储能、压缩空气储能等;后者的功率密度较高,循环寿命长,高倍率充放电能力强,但能量密度较低,如大多数电磁储能、飞轮储能等,其中表4给出了部分储能的特性。
由于可再生能源出力存在多时间尺度的波动,因此在利用混合储能平抑其功率波动时,多采用能量型和功率型的储能分类方式。
短时间尺度、小功率幅度的高频功率波动由功率型储能进行补偿;而长时间尺度、大功率幅度的低频功率波动,则由能量型储能进行补偿。
表4 部分储能的特性
3.2可再生能源出力波动平抑拓扑结构
利用储能平抑可再生能源出力波动主要体现在电源侧,其拓扑结构一般分为分散式和集中式。
以风电为例,图1为风储分散式的并网拓扑结构,即每个风电场均配置一套储能系统;图2为风储集中式并网的拓扑结构,即多个风电场集中统一并网,在并网点处配置一套储能系统。
本章节从可再生能源电站时空的互补性分析两种拓扑结构的优劣。
文献[67]得出风机集群的出力波动由单机出力波动和平滑效应共同决定。
从时间的维度看,随时间尺度的拉长,单机出力波动增大且平滑效应减弱,故总出力波动增大,但增长速度小于所有单机之和的增长速度。
从空间的维度看,随着空间规模的扩大,平滑效应增强,总出力相对波动减小。
从风速情况看,随着风速的增大,湍流扰动加强,单机出力波动迅速增大,但平滑效应也相应增强,故总出力波动增长速度比单机慢。
文献[68]指出风电场群出力波动性主要受风电场风速特性和地理分散效应的影响。
风电场本身地理范围越大,其防范阵风干扰的能力越强,风电场出力变化越平坦;风电场群间的地理位置越远,各风电场间相关性越小,风电场群的总出力波动性越低。
文献[69]对于不同机组数量的风电功率波动变化率的概率分布进行了分析,随着机组数量的增加和风电场集聚,风电功率波动变化率减小。
文献[70]当数个风电场同时接入时,体现了一定的互补性,使风电场总体出力的标幺最大值减小。
多个风电场的平滑效应,使风电场集群的最大出力降低,持续出力曲线更加平缓。
文献[71]地理上毗邻、特性上相关并且拥有一个共同接入点的风电集群可有效平抑单一风电场出力的随机性、波动性和间歇性,形成在装机规模和外部调控特性上都与常规电厂相近的电源,并使其具备快速响应电网调度与控制的能力。
文献[72]集群风电场出力波动平滑性与风电场间相关系数密切相关,当风电场地理比较靠近时,风电场的出力相关性较强;当风电场地理位置相距较远时,风电场的出力相关性变弱,风电场出力之间波动性相互抵消,使得该区域集群出力波动性减弱,随着集群区域规模的扩大和风电场数量的增加,平滑效应表现越显著。
文献[73]得出光伏出力的空间相关性随经纬度变化明显,并且光伏出力遮挡因子也具有明显的空间相关性,随着距离的增加迅速衰减。
文献[74]将光伏电站群与风电场群组成风光联合发电系统,其输出特性较单一光伏电站有明显改善。
文献[75]指出风能与太阳能在时序上具有一定的互补特性。
集群风光联合发电系统输出特性的波动性均弱于单一光伏电站群和风电场群,其输出功率呈更加明显的“汇聚效应”。
文献[76]建立了大规模并网风光互补发电系统动态分析模型,并通过仿真验证了风光互补发电系统模型能有效降低输出功率波动。
文献[77]提出一种消纳高渗透分布式光伏发电有功功率波动的集中式储能电站实时调度方法,以消纳配电网有功功率差额波动。
文献[78]在相同容量情形下,由于风电场的平滑效益,集总式储能系统的风电功率波动比分布式储能系统更小,更具有优越的性能。
文献[79]在相同的风电并网波动率要求下,对比分析了风电集中式并网和分散式并网的储能配置情况,其中风电集中式并网的情况所需的储能容量较小。
综上可得,由于可再生能源出力在时间和空间上均有一定的互补性,集群并网的可再生能源电站出力的总波动小于单机累加的波动率,因此,在同样并网要求下,集中式拓扑结构并网能够减少储能的配置,对提高系统的技术经济性有很大帮助。
图1 风储分散式并网拓扑图
图2 风储集中式并网拓扑图
3.3储能在分布式等电网的应用
应用储能平抑可再生能源功率的波动,不仅应用于规模化可再生能源电站,在分布式电网、微网等系统也得到了应用以保障系统的稳定可靠运行。
文献[80]提出了基于虚拟电池模型的分布式热电联供系统全周期功率波动平抑策略,以解决分布式热电联供系统与外部电网联络线全周期功率波动问题。
文献[81]针对分布式光储直流供电系统提出四相交错式变流器的设计架构,拓宽了变流器的输出电压范围,能够有效抑制光伏输出功率波动。
文献[82]为平抑光伏微网出力波动,提出一种将储能系统总负荷功率滤波后,采用电流滞环控制蓄电池的充放电、超级电容提供差值功率的新型能量管理方案,以优化对混合储能系统的管理。
文献[83]提出了一种基于储能变流器与光伏逆变器协调运行的控制策略,该策略利用储能变流器输出有功功率的变化率对光伏逆变器d轴参考电流进行快速补偿,调节光伏逆变器的输出功率。
文献[84]构建了一种应用于风光互补微网中的超级电容器蓄电池混合储能系统,提出了基于功率外环加电流内环控制的VSC控制策略以及基于滑动平均滤波器的DC/DC控制策略,使系统更加安全稳定的运行。
文献[85]提出一种计及储能装置平抑风光功率波动的微电网系统优化运行模型,从而实现微电网的经济运行。
文献[86]利用储能来平抑分布式电源的功率波动,增加了直流微网母线电压的平滑性。
文献[87]针对直流微网架构的特点,设计了一种混合储能分频段响应的控制策略,以抑制母线功率波动。
4 可再生能源平抑策略
目前可再生能源出力波动平抑的策略,主要包括滤波、滑动平均、离散傅里叶变换、卡尔曼滤波、经验模态分解、小波/小波包分解、模型预测控制等算法。
(1)滤波算法
滤波算法具有可靠性高,操作简单,便于工程化实现等优点,在理论分析和工程应用均得到了广泛关注。
滤波算法根据频率特性的不同,分为低通滤波和高通滤波。
文献[5,16,88-97]利用低通滤波算法平抑可再生能源出力波动,使其满足并网要求。
文献[89]按照风电场出力的频谱特性设置了低通滤波器,将风电有功功率分解为高频功率和低频功率,分别采用快速响应的飞轮储能和大容量的抽水蓄能储能平抑风电中高频波动和低频波动。
文献[91]为了实现储能对光伏功率的平滑,提出一种基于低通滤波和短时功率预测的储能控制策略,大幅度降低了传统低通滤波方法造成的延时,同时降低了光伏功率预测误差对控制效果的影响,进而提高了平滑效果。
文献[98]采用高通滤波算法平滑风电出力波动,进而获取飞轮储能的功率。
但是,由于滤波算法的滤波器原理,存在时间滞后的缺点,不利于实时在线控制。
(2)滑动平均算法
滑动平均法是时间序列分析计算中常用的方法,仅含有一个参数,即滑动平均窗口宽度,其应用灵活,对高低频信号的分离效果显著。
文献[99-109]利用滑动平均法平抑风光可再生能源的出力波动,以减小其并网对系统的影响。
文献[105]采用实时滚动平均法制定了多时间尺度风电波动平抑目标,并确定了多时间尺度下的储能容量配置和充放电的控制策略。
文献[106]采用改进滑动平均法平抑光伏功率波动,以提高光伏的渗透率。
但是,滑动平均法过于依赖于历史数据,滑动平均窗口宽度选取的不同对平抑结果影响较大。
(3)离散傅里叶变换算法
离散傅里叶变换是一种信号处理分析方法,通过把离散的信号从时间域变换到频率域,进而研究信号频谱结构与变化规律,因此对表征多时间尺度的功率信号具有独特优势。
文献[110-113]分析了离散傅里叶变换算法在可再生能源出力波动的应用。
文献[110]采用离散傅里叶变换进行功率频谱分析,将风光功率分为超低频、低频、高频、超高频频段,超级电容器具有较长充放电周期,吸收短时的高频功率波动;蓄电池吸收长时低频功率波动,从而改善蓄电池运行环境。
文献[113]为了抑制可再生能源功率输出波动对电网的不利影响,利用离散傅里叶变换对可再生能源输出功率进行频谱分析,提出了平滑其功率输出的储能容量优化配置方法。
但是,离散傅里叶变换算法在提取功率信号频谱时,需要利用功率信号全部时域信息,这是一种全局变换,缺少时域定位功能。
(4)卡尔曼滤波算法
基于线性离散系统的卡尔曼滤波算法可以通过计算机实现,不必存储大量的数据,且能够实现对信号的频率分段。
文献[114]采用自适应卡尔曼滤波算法对光伏功率进行滤波,在光伏满足并网要求的情况,可以得到储能的充放电功率曲线。
[115-116]以电池作为风电场的储能系统,提出基于模糊自适应的卡尔曼滤波储能控制策略,由此,风电场输出功率波动得到了抑制,储能系统寿命也得到了大幅度提高。
但是,卡尔曼滤波算法在跟踪快速变化的目标时,精度不高。
(5)经验模态分解算法
经验模态分解算法可以将信号分解为不同的频率段进行分析。
文献[25,117-121]应用经验模态分解方法平滑可再生能源的功率波动。
文献[117]为了平滑光伏功率波动,提出了一种基于模糊聚类的经验模态分解储能系统控制方法,将光伏分解成高频、低频两部分,低频分量作为光伏并网功率,高频信号由储能系统吸收。
[118]提出一种基于经验模态分解的混合储能系统功率分配方法,风电功率经过经验模态分解后的低频分量作为风电并网功率,中频和高频分量分别由电池和超级电容器吸收。
但是,由于经验模态分解算法的分解截止条件不固定,同一组功率信号在不同的截止条件下得到的分解结果不同,有时甚至差异较大,这极大地增加了可再生能源功率平抑难度。
(6)小波/小波包分解算法
小波分解算法适用于对非平稳突变信号处理,而对于渐变的信号,小波包分解具有更好的应用价值。
小波包分解起源于小波变换,是一种更为精细的分解方法,不仅能够对信号低频部分进行分解,还能对高频部分进行分解,能够提高时频的分辨率。
小波/小波包分解算法在基波确定的前提下可以将原始信号分解为多个不同频带的信号再进行分析。
文献[122-123]利用小波分解算法将风电功率分解为高频部分和低频部分,低频部分作为风电并网功率,高频部分被储能吸收。
文献[124-126]提出基于小波包分解的混合储能平抑风电功率波动的方法,从而改善风电并网功率的平滑效果。
但是,小波函数的选取需要分析大量的历史数据,因此实现难度较大。
(7)模型预测控制算法
由于采用提前预测和控制的思路,模型预测控制算法可以在当前时刻兼顾未来几步的约束,做到提前优化控制,在线实时性较强。
文献[127-133]阐述了模型预测控制算法在可再生能源出力波动平抑中的应用。
文献[127]提出了一种基于模型预测控制算法的实时平抑风电功率波动的电池储能优化控制方法。
文献[129]提出了基于模型预测控制风储联合发电系统的滚动调控策略,在满足储能系统SOC、充放电深度等约束的前提下,计算出下一调度周期内储能系统的控制指令,以保证风储联合发电系统中风电功率和储能系统的合成输出功率在最大程度上跟踪调度指令。
5 混合储能分配策略
由于可再生能源在不同的时间尺度上存在不同的波动特征,单一储能很难在技术经济性上满足其平抑要求,因此混合储能得到了广泛应用,其内部储能的功率分配尤显得十分重要,本章主要讨论混合储能的分配策略,以优化各储能的可靠运行。
混合储能的分配策略可以参考平抑策略,如滤波、滑动平均、离散傅里叶变换、经验模态分解、小波/小波包分解、模型预测控制等算法,也包括SOC反馈控制、模糊控制、优化运行等算法。
但常规的滤波和滑动平均算法存在控制延迟,常规的离散傅里叶变换、经验模态分解和小波/小波包分解算法主要根据频段进行功率分解,因此,在协调控制时均可能会导致能量型储能与功率型储能出现充放电冲突的现象,即一种类型储能在充电、而另一种储能在放电,在实际控制当中应避免该现象的出现以提高混合储能的技术经济性。
(1)滤波算法
文献[16,89,92,134-137]采用低
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- 可再生能源 功率 波动 平抑 中的 研究 综述