【摘 要】
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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
【机 构】
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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;
【基金项目】
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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)~~
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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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