指数函数功率重构的超级电容荷电控制策略研究

光伏及混合储能系统中,常用变分模态分解(VMD)实现系统剩余功率分配,但其中分解模态数、二次惩罚因子的取值直接影响功率重构的误差,常用的凹型、S型函数惯性权重误差较大。以皮尔逊相关系数为适应度函数,提出采用指数型函数惯性权重粒子群算法参数优化VMD参数,获得VMD算法中各自[K,α]最优值组合,分解系统剩余功率,将剩余功率合理分配至蓄电池和超级电容。进而提出在考虑超级电容荷电状态(SOC)下的混合储能功率互补优化控制策略,使其SOC运行于稳定区域。算例分析中,采用对称平均绝对百分误差(SMAPE)对比分析了三种惯性权重函数优化算法下的功率重构误差,并考虑超级电容SOC与优化控制。结果表明,采用指数型函数惯性权重算法得到的功率重构误差最小,并使得超级电容SOC控制在稳定区域,避免过充过放现象,延长其使用寿命。

面向电网最大频率偏差的风电机组短时频率支撑最优策略与机理

当电网出现有功缺额并导致频率跌落时,风电机组可以通过释放自身轴系动能为电网提供短时频率支撑(short-term frequency support,STFS)。如何利用有限的风电机组轴系动能最大限度地支撑电网频率,是当前研究的热点问题。针对风电机组可释放动能和电网频率变化率约束下的电网最大频率偏差最小化问题,该文提出一种基于有功功率互补控制(active-power complementation control,ACC)的风电机组STFS策略,揭示STFS过程中风电机组的最小动能释放机理,并证明采用ACC释放全部轴系动能的STFS策略为上述问题的最优解。最后,基于含风电的电网动模实验平台的实验结果验证该文提出STFS策略的可行性与频率支撑效果。