【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源发电与储能系统协同优化，具体涉及一种基于风电出力预测与二次经验模态分解的风-储混合储能系统协同配置优化方法。
技术介绍
1、目前，风速预测领域的主流方法主要采用偏差校正或通过对预测集取平均的方式获取最终预测结果。然而，这些传统方法在实际应用中存在明显局限性：一方面，预测结果容易受到预测集中异常值的显著影响；另一方面，难以有效捕捉风电出力快速波动过程中的局部特征变化。在风-储系统容量配置方面，常规做法通常是对风电信号进行一次分解重构，仅通过低频分量满足电网并网要求，而由混合储能系统消纳高频分量。但这种基于一次集合经验模态分解的配置方案在实际工程应用中面临诸多挑战，包括配置过程复杂度高、系统在极端工况下的运行稳定性不足，以及整体经济性欠佳等问题。
2、专利cn112668807a提出一种基于偏差数据计算的风速预测方法，通过风速预测偏差值的基础模型和风速预测偏差值的偏差校正模型，得到风速的最终预测值。
3、专利cn118982447b提出一种基于二次分解和重构的风速预测方法，通过量化信号的复杂程度对...
【技术保护点】
1.一种基于二次经验模态分解与多特征融合的风-储混合储能系统优化配置方法，所述储能系统包括蓄电池与超级电容器，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于二次经验模态分解与多特征融合的风-储混合储能系统优化配置方法，其特征在于：所述步骤S1中使用离散小波分解-Transformer-双向LSTM的多特征复合预测风电出力方法包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于二次经验模态分解与多特征融合的风-储混合储能系统优化配置方法，其特征在于：所述步骤S2中一次经验模态分解和二次经验模态分解包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于二次经验模态分解与多特征融合的风-储混合储能系统优化配置方法，所述储能系统包括蓄电池与超级电容器，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于二次经验模态分解与多特征融合的风-储混合储能系统优化配置方法，其特征在于：所述步骤s1中使...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨雪峰，王志国，李阳，吕思明，王少亨，喻喜龙，张若愚，
申请(专利权)人：内蒙古华电巴音风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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