基于双层分解策略平抑风电波动的混合储能容量优化配置OA

为解决风电出力强波动与间歇性对电力系统安全稳定运行的威胁及电网调节难度增加的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解、北方苍鹰优化算法和变分模态分解(CEEMDAN-NGO-VMD)平抑风电波动的混合储能容量配置策略。首先,基于主成分分析降维与模糊C均值聚类,提取风电场全年出力数据的典型日;其次,采用CEEMDAN将原始风电功率信号分解为满足波动限值的直接并网分量与用于混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)承担的分量,实现风电功率的整体平抑目标;然后,利用北方苍鹰优化变分模态分解算法对HESS内部功率进行划分,在此基础上,依据分解所得相邻本征模态函数的能量熵差值确定高低频分界点,得到锂电池与超级电容器各自承担的功率;最后,建立平抑风电出力波动的HESS容量优化配置模型,并基于提取的典型日数据进行模型求解。算例结果表明,第一层分解采用的CEEMDAN方法有效平抑了风电波动,平抑后的并网功率10 min的最大波动量仅为国家标准的42.11%。同时,双层分解策略通过对储能系统出力的精细化分配,使配置所得的HESS容量具备更优的经济性。