2019年7月4日 · 在此基础上,提出一种基于相空间重构–随机森林风功率预测模型和储能荷电能量反馈的模糊控制策略。基于预测未来风功率变化评估功率波动水平,并结合储能当前荷电状态,利用模糊控制器调节储能系统出力。
2024年11月27日 · 摘要： 针对风电场预测功率与实际功率不匹配以及风力发电不确定性问题,提出一种以补偿风电预测误差和平抑风电波动为目标的储能控制策略。 该策略以先进的技术控制理论为基础,结合储能补偿预测区间和储能平抑风电波动区间,提取考虑储能运行成本的储能最高优
2014年10月25日 · 储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,被认为是平抑风电功率波动性、提高风电功率确定性的有效手段。 本文从电力系统安全方位角度分析了制约风电上网规模的原因,使用基于时间序列的自回归模型预测风电功率,提出利用储能平抑风电功率预测误差区间的方法,对比考虑最高大预测误差的传统调度方法,采用风电平均入网容量、风电发电量、电网空间利用率等评价指
随着风电渗透率和清洁能源经济高效环保体系需求的不断提高,减少风电的弃风量,提升风电利用率成为风电研究的重要问题。因此,提高风电场的功率稳定性和改善风电场电能质量尤为重要。而风电场和储能的联合运行有利于改善风电场的随机性和波动性,故本文主要围绕精确的风电预测和
5 天之前 · 摘要： 针对分散式风力发电随机性及季节不均衡性导致的并网功率波动问题,提出基于模型预测控制的风储联合运行策略,以并网功率波动最高小、储能出力最高优及能量损耗最高小为目标构建风储一体化运行模型,利用Matlab二次规划求解风电并网功率和储能输出功率
2022年6月17日 · 摘 要：为了平滑风电场输出功率,降低风电波动对电网造成的冲击,利用能量型储能元件电解槽与功率 型储能元件超级电容相结合形成的混合储能系统对风电波动进行平抑。
2020年2月26日 · 风电场储能系统的优化控制可以提高风电场作为发电商在电力市场中的竞争力。 文中提出基于深度强化学习的储能系统预测决策一体化调度方法,令高维度的风电场原始测量数据直接驱动储能系统。
针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最高小与功率波动最高低为多目标
本文提出了一种以减小风电场短期功率预测偏差为目标的储能系统出力控制策略,控制策略以风电场实时出力数据（秒级）为数据源,采用线性外推加以移动平均优化的方法预测下一时刻风电场出力,通过比较风电场短期功率预测值与实时预测值,计算储能系统
2024年12月12日 · 首先,基于超短期功率预测,以风电场总收益最高大为目标,建立风储系统跟踪计划出力的控制模型;然后,利用超短期功率预测数据和历史实际功率数据,建立基于小波变换和序列到序列（sequence to sequence, seq2seq）的超短期预测功率修正模型,对超短期功率预测