基于NGO-VMD的混合储能功率分配策略

作     者：王海燕 钱林宇 WANG Haiyan;QIAN Linyu

作者机构：上海电力大学自动化工程学院上海200090 

出 版 物：《中国电力》 (Electric Power)

年 卷 期：2024年第57卷第11期

页      面：119-128页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：上海市电站自动化技术重点实验室开放课题(13DZ2273800) 

主　　题：风电并网 北方苍鹰算法 变分模态分解 混合储能 模糊控制 

摘      要：为解决风电场并网时的功率波动影响电网稳定性的问题,提出一种基于北方苍鹰(northern goshawk optimization,NGO)算法优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数的混合储能功率分配策略。首先,按照风电场并网技术规范,采用自适应平均滤波法对风力发电功率进行滤波,并由滤波后的并网功率计算出波动功率。然后,采用NGO优化VMD算法中分解模态数K值和二次惩罚因子α值的最优值组合,将波动功率信号经VMD分解后实现在锂电池和超级电容器的功率分配,最后,采用双重模糊控制对混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)的荷电状态(state of charge,SOC)进行优化,完成HESS功率的二次分配。仿真结果表明,该控制策略不仅能够满足风电并网最大功率波动要求,还可以保持SOC维持在合理范围,实现HESS长期安全运行。