基于WPD-LPF和灰色關聯度的混合儲能平抑風電波動控制策略

王蘇蓬，張新慧，張 軍，白文淵

（山東理工大學 電氣與電子工程學院，山東 淄博 255000）

0 引言

風電出力具有間歇性、隨機性的特點，風電直接并網會影響電力系統的穩定安全運行[1]?；旌蟽δ芗夹g可以平抑風電波動，改善風電出力特性，提高風電利用率。目前針對平抑風電波動算法和儲能系統能量控制策略方面的研究仍不太成熟。

國內外針對儲能系統容量配置方法的研究較多[2]，其中低通濾波法、經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）、集合經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）、變分模態分解 （Variational Mode Decomposition，VMD）、小 波 包 算 法（Wavelet Packet Decomposition，WPD）在風電功率平滑處理上得到廣泛應用。為解決采用傳統低通濾波法進行儲能功率分配時其截止特性差的問題，文獻[3]提出了基于二階濾波的混合儲能系統功率分配方法。該算法在進行中存在一定的時延，且時間常數選取困難，這些因素會導致混合儲能系統配置不合理。文獻[4]采用滑動平均法和EMD進行儲能功率的分配，以全生命周期下儲能系統凈收益最大為目標，進行儲能容量的配置。為解決EMD分解本身存在邊界效應和模態混疊問題，文獻[5]在采用EMD分解風電功率時，引入白噪聲解決模態混疊問題，但該方法在進行信號重構會存在噪聲分量，使重構信號與原信號產生較大偏差。文獻[6]采用滑動平均法以及VMD結合希爾伯特變換進行儲能功率的劃分，能夠有效解決頻譜混疊，但在采用VMD時，分解模態數和二次懲罰因子對信號重構具有較大影響，上述兩個變量難以選擇。小波包分解可以更好的處理局部突變信號，且不存在邊界效應和模態混疊等問題，使得小波包算法在風電功率平滑處理上得到廣泛應用?！?br>