基于粒子群优化的风储配合控制策略研究  被引量:8

CONTROL STRATEGIES FOR WIND FARM WITH BATTERY ENERGY STORAGE BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

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作  者:高孝天[1] 凌志斌[1] 郭海峰 张敏吉 梁嘉 

机构地区:[1]电力传输与功率变换控制教育部重点实验室,上海交通大学电气工程系,上海200240 [2]中国南方电网有限责任公司调峰调频发电公司,广州510630 [3]中海油新能源投资有限责任公司,北京100016

出  处:《太阳能学报》2014年第11期2249-2256,共8页Acta Energiae Solaris Sinica

基  金:国家高技术研究发展(863)计划(2011AA05A111)

摘  要:提出一种基于粒子群参数优化(PSO)的有功功率控制方案,根据某50 MW风场的实际数据,在不同优化目标下应用粒子群算法对风电场储能的功率与容量进行优化,并应用本控制策略对优化后的风电场进行仿真。结果表明,该策略能在相对较小的储能功率与容量的情况下降低风场功率波动,使风场达到并网标准,同时保证电池能量控制在一定的安全范围内。To reduce the wind power fluctuation that not permitted by the grid, and use the BESS sufficiently and safely, an active power control strategy based on particle swarm optimization (PSO) was proposed. In this paper, using real data of a 50 MW wind farm to optimize the power and capacity of storage system under different optimize objects by PSO, and simulating the optimized wind farm. The results showed that the strategy can make the wind farm meet the power grid standards with small battery power and capacity, making the wind farm to meet the grid-connecting standard, and ensure the battery capacity controlled in a safety boundary.

关 键 词:电池储能系统 粒子群优化(PSO) 低通滤波 功率平抑 风力发电 

分 类 号:TK82[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]

 

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