基于遗传算法的混合储能平抑风电功率波动的优化策略

• 作者: 李翠萍 燕博 李军徽 马冬梅 阚中锋 郭健 韩冬
• 来源期刊: 吉林电力
• 关键词: 混合储能 风力发电 平抑波动 小波包分析 遗传算法 拉丁超立方
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 优化调度与储能技术专题|NEW TECHNICS OPTIMAL DISPATCHING AND ENERGY STORAGE TECHNOLOGY
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-5306.2021.04.002

摘要

为了减少风力发电的波动性和随机性对电网造成的冲击,常通过配置储能系统进行风电功率波动的平抑,对此提出了一种基于遗传算法的混合储能风电平抑功率优化策略.首先,基于小波包分解将风电信息分解为高频和低频信号,形成初始功率分配策略;其次,根据当前时刻策略的平抑结果与上一时刻的平抑结果作为评估指标,形成遗传算法的适应度函数;最后,通过拉丁超立方采样生成样本空间内均匀分布的初始种群,通过多次迭代实现功率分配最优策略.以某风电场实际24 h风电数据为例进行算法的验证,结果表明:该算法可以实现混合储能的优化功率分配,相较于未经优化的功率分配策略展示出明显的优势.