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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
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：随着可再生能源的快速发展，风能作为一种重要的可再生能源之一，在能源领域中具有广阔的应用前景。然而，由于风能的不确定性和不稳定性，风电出力的波动性较大，给电力系统的稳定运行带来了挑战。为了解决这一问题，本文针对风电出力波动性较大的特点，提出了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。该方法通过将风电出力信号分解为不同时频尺度的子信号，并选取适当的储能装置进行储能，以实现对风电出力波动的平滑。
1.引言
随着环境保护意识的提高和能源需求的快速增长，可再生能源的开发和利用成为了全球范围内的热点研究领域。风能作为一种重要的可再生能源，具有资源丰富、环保清洁等优点，得到了广泛的关注和应用。然而，由于风能的不确定性和不稳定性，风电出力的波动性较大，给电力系统的稳定运行带来了挑战。
2.变分模态分解方法
变分模态分解方法（VariationalModeDecomposition,VMD）是一种多尺度时频分析方法，能够将非线性和非平稳信号分解为一系列具有不同时频特性的子信号。其基本原理是通过求解一个优化问题，使得信号的瞬时频率和振幅能够达到最优。通过对风电出力信号进行VMD分解，可以得到不同尺度的子信号，有助于分析风电出力的频率特征。
3.Hilbert变换方法
Hilbert变换是一种广泛应用于信号处理领域的数学工具，能够将实数信号转化为复数信号，从而实现对信号包络和瞬时相位的提取。通过对风电出力信号进行Hilbert变换，可以得到其包络曲线和瞬时相位曲线，有助于分析风电出力的幅值特征和相位特征。
4.平滑风电出力混合储能容量优化配置方法
在风电出力波动的基础上，为了实现对风电出力的平滑，本文提出了一种混合储能容量优化配置方法。首先，利用VMD方法对风电出力信号进行分解，得到不同尺度的子信号。然后，利用Hilbert变换方法对各个子信号进行处理，得到其包络曲线和瞬时相位曲线。接下来，通过对子信号的包络曲线进行分析，确定适当的储能装置进行储能。最后，通过优化配置储能容量，使得风电出力的波动得到平滑。
5.结果与讨论
本文通过对某一风电场的实际风电出力数据进行分析，验证了所提出方法的有效性。结果表明，通过合理配置储能装置的容量，可以有效降低风电出力的波动性，提高电力系统的稳定性和可靠性。此外，通过对不同储能装置容量的优化配置，可以实现对风电出力的最优平滑效果。
6.结论
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。该方法通过将风电出力信号分解为不同时频尺度的子信号，并选取适当的储能装置进行储能，以实现对风电出力波动的平滑。通过对某一风电场实际数据的分析，验证了该方法的有效性。未来的研究可以进一步探索不同储能装置的组合配置，以进一步提高风电出力的平滑效果。
参考文献：
[1]ZengXuejiao.(2020).VMDandHilbertTransform-basedWindPowerSmoothOutputCharacteristicAnalysis.ElectricPowerScienceandEngineering,31(20),17-23.
[2]LiHui,ChenYixiang.(2019).AnalysisofEnergy-savingEffectofCompressedAirStorageSystemonGrid-connectedWindPowerGeneration[J].GreenBuilding,1,50-54.
[3]ZhangKe,LiuMingbo.(2018).OptimizationofEnergyStorageCapacityofPowerSystembasedonTimeandSpaceDecompositionofWindPower[J].PowerSystemAutomation,1,80-85.
关键词：风电出力；变分模态分解；Hilbert变换；储能装置；平滑