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基于变分模态分解和Hilbert变换的平滑风电出力混合储能容量优化配置
摘要
随着风电装机容量的不断增加，风电出力波动对电网安全稳定性的影响越来越大。储能技术是解决这一问题的重要途径，因此，如何实现平滑风电出力和降低储能容量成为当前的研究热点。本文提出了一种基于变分模态分解和Hilbert变换的平滑风电出力混合储能容量优化配置方法。首先，对风电出力进行变分模态分解，提取出随时间变化的高频成分和稳态成分，实现风电出力的平滑化；然后，利用Hilbert变换对平滑后的风电出力进行谐波分解，进一步降低了风电出力的波动性；最后，综合考虑风电出力波动性和储能容量之间的关系，建立了优化模型，并采用遗传算法对混合储能容量进行优化。实验结果表明，该方法能够有效地实现风电出力的平滑，在降低储能容量的同时，保证了电网的安全稳定。
关键词：风电；储能；变分模态分解；Hilbert变换；遗传算法
Abstract
Withthecontinuousincreaseofwindpowerinstalledcapacity,theimpactofwindpoweroutputfluctuationonpowergridsafetyandstabilityisbecomingmoreandmoreimportant.Energystoragetechnologyisanimportantwaytosolvethisproblem.Therefore,howtoachievesmoothwindpoweroutputandreduceenergystoragecapacityhasbecomearesearchhotspot.ThispaperproposesamixedenergystoragecapacityoptimizationconfigurationmethodforsmoothwindpoweroutputbasedonvariationalmodedecompositionandHilberttransformation.Firstly,thewindpoweroutputisdecomposedbyvariationalmodedecomposition,andthehigh-frequencycomponentandsteady-statecomponentvaryingwithtimeareextractedtoachievethesmoothingofwindpoweroutput;then,theHilberttransformationisusedtoperformharmonicdecompositiononthesmoothedwindpoweroutput,whichfurtherreducesthefluctuationofwindpoweroutput;Finally,theoptimizationmodelisestablishedbytakingintoaccounttherelationshipbetweenwindpoweroutputfluctuationandenergystoragecapacity,andgeneticalgorithmisusedtooptimizethemixedenergystoragecapacity.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyachievethesmoothingofwindpoweroutput.Atthesametime,itensuresthesafetyandstabilityofthepowergridwhilereducingtheenergystoragecapacity.
Keywords:windpower;energystorage;variationalmodedecomposition;Hilberttransformation;geneticalgorithm。
正文
1.研究背景
近年来，全球温室气体排放增加导致地球气候变化严重，节能环保成为各国政策的重要内容。在新能源中，风电作为一种逐渐成熟的清洁能源，在全球范围内的利用率不断提高。然而，由于风能的不稳定性，风电的出力波动很大，这对电网的安全稳定性造成了威胁。为了解决这一问题，储能技术成为了一种非常重要的手段。储能技术能够吸纳风电过剩的电能，随后在需要的时间将储存的电能释放出来；这使得储能技术不仅能够平衡风电发电产生的波动，还能够增加电网的可靠性、提高电网的功率质量。
目前，国内外学者对风电出力平滑和储能容量优化配置已经进行了大量的研究。文献[1]提出了一种将风电和能量存储结合起来，用来解决风电出力瞬间波动问题的混