【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电应用领域，具体涉及一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法。
技术介绍
1、随着风力发电技术的不断成熟，使得风能具备了大规模开发利用的条件，成为了目前最具有开发利用前景的新型能源之一。但是风力发电技术在发展的同时，给电力系统带来了许多问题，由于风电的不确定性，导致风电场很难对其进行准确预测且易产生预测误差；由于风电的波动性，给电网调度和控制带来了很大的影响。风电场配置储能系统可以补偿预测误差，平抑风电功率波动，提高风电并网的稳定性。
2、目前，利用储能系统补偿预测误差已经展开了很多研究。主要分为智能算法和数值特性分析方法两大类。利用储能系统平抑风电功率波动也展开了很多研究。例如：使用一阶低通滤波器滤除风电功率中的高频波动分量，使注入电网的功率变得平滑，但是由于风电功率的非线性，滤波时间常数往往难以确定，导致该算法适应性不强；采用自适应的滑动平均滤波算法平抑风电功率波动，虽然解决了算法的适应性问题，但是风电功率波动较为平缓时往往会出现过度平抑，增加储能的负担。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，采用储能系统补偿预测误差和平抑风电功率波动。
2、技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，包括以下步骤：
3、i、根据风电超短期预测功率和风电实际功率获得预测误差，以风电场允许预测误差将预测
4、ⅱ、根据储能系统补偿带获得储能系统补偿预测误差的功率；
5、ⅲ、将储能系统补偿后的风电功率进行波动分析，利用基于斐波那契数列的多尺度自适应滑动滤波算法进行风电功率波动平抑；
6、iv、获得储能系统平抑风电波动的功率，并根据储能系统平抑风电波动的功率控制储能系统充放电；
7、v、根据储能系统补偿预测误差的功率和平抑风电波动的功率，确定储能系统的最终出力功率。
8、进一步的，步骤i包括：
9、获取t时刻的超短期预测功率pf(t)和风电实际功率pr(t)，根据公式(1)得到允许预测误差带的上下限：
10、
11、其中，pup(t)为允许预测误差带的上限，pdown(t)为允许预测误差带的下限，σ％为允许预测误差；
12、当pr(t)∈[pdown(t)，pup(t)]时，表明风电场实际功率在允许预测误差带内，储能系统不工作；当pr(t)<pdown(t)或pr(t)>pup(t)时，表明风电场实际功率不在允许预测误差带内，储能系统将风电实际功率补偿到允许预测误差带内。
13、进一步的，步骤ⅱ包括：
14、根据公式(2)，求得t时刻储能系统补偿预测误差的功率phess_1(t)：
15、
16、其中，当pr(t)<pdown(t)时，储能系统放电；当pr(t)>pup(t)时，储能系统充电；当pr(t)∈[pdown(t)，pup(t)]时，储能系统不工作。
17、进一步的，步骤ⅲ包括：
18、根据步骤ⅱ求得的储能系统补偿预测误差的功率和公式(3)，得到储能系统补偿后的风电功率理论值prx(t)：
19、prx(t)＝pr(t)-phess_1(t) (3)
20、设计储能系统平抑波动控制算法，将储能系统补偿后的风电功率进行平抑分解，得到并网功率pg(t)：
21、pg(t)＝prx(t)-phess_2(t) (4)
22、其中，pg(t)为t时刻的并网功率，phess_2(t)为t时刻储能系统平抑风电波动的功率；
23、根据储能补偿后的风电功率进行波动分析，定义采样时间为1分钟，得到t时刻1min尺度和10min尺度下的波动率：
24、
25、其中，α1min(t)、α10min(t)分别表示第t时刻1分钟尺度和10分钟尺度下的波动率，pg(t)、pg(t-1)分别表示第t时刻和t-1时刻的并网功率，分别表示10分钟内并网功率的最大值和最小值，pn为风电场装机容量；
26、由公式(5)得到，10分钟尺度下的波动率是由1分钟尺度下的波动率累积的，在平抑并网的过程中首先考虑1分钟尺度下的波动率；
27、当平抑前1分钟尺度下的波动率满足4％<α1min(t)≤8％时，功率处于平滑阶段；当平抑前1分钟尺度下的波动率满足8％<α1min(t)时，功率处于突变阶段；
28、在功率处于平滑阶段时，规定平抑后1分钟尺度下的波动率最大不超过4％；
29、在功率处于突变阶段时，规定平抑后1分钟尺度下的波动率最大不超过8％；
30、在平抑过程中，所用的算法为基于斐波那契数列的多尺度自适应滑动滤波算法，具体包括以下步骤：
31、s101：读取t时刻储能系统补偿后的理论功率prx(t)；
32、s102：令t时刻的初始窗口值n＝1；
33、s103：根据公式(5)计算t时刻1分钟尺度下的波动率α1min(t)和10分钟尺度下的波动率α10min(t)；
34、s104：判断s103中两个时间尺度下的最大波动率是否满足并网标准，如果满足并网标准，转至s111，如果不满足并网标准，转至s105；
35、s105：根据公式(6)计算t时刻理论功率和t-1时刻并网功率的差值△p1(t)；
36、△p1(t)＝prx(t)-pg(t-1) (6)
37、s106：根据△p1(t)的大小，判断此时的功率波动是否处于平滑阶段，如果△p1(t)≤k，其中k＝8％×pn，转至s107，否则转至s108；
38、s107：此时的功率波动平滑，令1分钟最大允许波动率α＝4％；
39、s108：此时的功率波动处于突变阶段，读取当前储能系统的soc状态和△p1(t)大小，建立二维模糊控制系统，根据当前储能系统的soc状态和△p1(t)大小输出1分钟最大允许波动率α，二维模糊控制系统的输入量分别为归一化后的soc值ωsoc(t)和△p1(t)值η△p1(t)，归一化的方法如下：
40、ωsoc(t)＝soc(t) (7)
41、
42、ωsoc(t)的论域为[0,1]，模糊子集为{vs,s,m,b,vb}；η△p(t)的论域为[-1,1]，模糊子集为{nb,nm,ns,z,ps,pm,pb}；二维模糊控制系统的输出量为1分钟最大允许波动率α；
43、s109：窗口值n加1；根据窗口值n、t时刻理论风电功率和t-1,t-2,…,t-n+1时刻的并网功率运用基于斐波那契数列的多尺度自适应滑动滤波算法计算t时刻的并网功率，具体如下：
4本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤I包括：
3.根据权利要求2所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤Ⅱ包括：
4.根据权利要求3所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤Ⅲ包括：
5.根据权利要求4所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤IV包括：
6.根据权利要求4所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤V中，根据储能系统补偿预测误差的功率Phess_1(t)和储能系统平抑风电波动的功率Phess_2(t)得到储能系统最终出力功率Phess(t)＝Phess_1(t)+Phess_2(t)。
【技术特征摘要】
1.一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤i包括：
3.根据权利要求2所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤ⅱ包括：
4.根据权利要求3所述的一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，其特征在于，步骤ⅲ包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱建红，李汉，檀立昆，陈少轩，张峻，黄梦倩，陈轩宇，邓俊逸，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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