风力机与储能系统协调控制降低风电波动

风电高度依赖于风速,由于风速变化很大,因此会给电力系统带来严重的稳定性问题。为减小ESS( Energy Storage System) 的成本和风电功率波动,提出了一种浆距角与ESS 协调控制的方法,根据转速的大小,进行浆距角控制和ESS 控制,在减小电网测风电波动的同时,能降低ESS 的容量。在Matlab /Simulink 环境下,搭建了风电系统模型,仿真结果表明,与传统ESS 控制相比,功率波动下降了5． 6%,ESS 容量降低了50%,证明了该控制策略在降低功率波动方面的有效性。     

基于短期负载预测的并网风电储能系统的设计

为准确地预测电力系统的短期负荷,设计了基于短期负载预测的并网风电储能系统,该系统包含了飞轮储能电量监测器,可以监测到风电储能飞轮的储电量的变化,因此该系统可以根据风力功率波动相应地调整供电结构,减小风电功率波动对于电网供电稳定性和供电质量的影响,以增强风电功率的电网友好性。     

基于超级电容器储能的直驱风电系统并网性能分析

为改善直驱风电系统的并网性能,在直流母线电压端并入超级电容器储能装置.分析了基于超级电容器储能的直驱风电系统模型,设计了控制策略,通过控制双向直流变换器及并网变流器,抑制风机功率的波动以向电网输出平滑的功率.在电网电压跌落时,使直驱风电系统安全实现低电压穿越,并向电网提供一定的无功功率支撑.利用依兰风电场18#风机实际输出功率作为控制对象进行仿真.结果表明,加入超级电容器储能装置可以改善直驱风电系统的并网性能.     

基于超导磁储能装置的风电并网功率控制研究

风电系统输出功率的波动性和间歇性作为制约风电系统大规模并网的关键因素,给电网带来的不利影响越来越受到重视。为了提高风电系统并网功率的稳定性,本文对基于超导磁储能装置的风电并网功率控制做了研究。首先在理论上抽象描绘出风电并网系统的结构图,其次阐述超导磁储能装置抑制风电并网系统功率波动和震荡的原理,最后利用仿真软件matlab/simulink对风电并网系统进行了仿真分析,验证了采用超导磁储能装置稳定风电并网功率的正确性。     

基于混合储能技术的风电场功率控制研究

风力发电的输出功率因为风能的随机性而具有波动性和间歇性的特点,并网风电的高渗透率将削弱电力系统中发电功率的可控性.本文研究在风电场中引入一种混合储能装置,通过其充放电功率来平抑风电输出功率的波动.在保证储能装置荷电状态可靠性前提下,采用一种模糊自适应控制策略,优化储能装置的充放电过程控制.通过仿真研究,验证了采用模糊自适应控制的正确性和有效性,仿真结果表明混合储能系统能够有效平滑风力发电系统的并网功率,提高含风电场的电力系统的发电功率的可控性,并延长储能设备的使用寿命.     

超导磁储能装置抑制风电并网功率波动的探索

为减小随机波动性的风电对电网产生的冲击,采用储能装置平抑功率波动,通过快速补偿或吸收不平衡功率,提高风能的利用率.超导磁储能装置响应速度快、能量密度大,将超导磁储能应用于风电厂出口处,并在MATLAB中对超导磁储能装置平抑风电并网功率波动的系统进行仿真验证,结果表明,超导磁储能技术对风电并网产生的功率波动有抑制作用.     

电池储能跟踪发电计划及平抑风电波动的多目标优化控制

针对风电并网问题，综合考虑并网发电误差、时段功率波动和电池荷电状态，提出了一种电池储能补偿发电计划曲线误差及平抑风功率波动的多目标优化控制策略.首先，通过分析风储联合发电特性，建立包含多项考核指标的评价体系，并构建电池储能系统输出功率的多目标优化控制模型；然后，结合NSGA-Ⅱ智能优化算法及模糊综合评价方法对多目标优化控制模型进行求解和决策，实时优化电池储能系统的输出功率指令；最后，基于某风电站的实测发电数据进行对比仿真，验证所提出的多目标优化控制策略能够在有效提高跟踪发电计划曲线的能力、降低风功率频繁波动的前提下，通过优化电池储能系统有功出力及荷电状态来延长储能电池的使用寿命.     

考虑风电波动率的储能系统优化配置策略

为了减缓风电出力波动性对电网的影响,提出应用模型预测控制算法来分析不同波动率风电的储能系统的优化配置.首先,基于模型预测控制方法,研究储能平抑风电波动的控制策略,并建立优化配置模型;其次,提出风电的正负波动率和累计波动率的概念,并梯次分析了3种典型波动率下的储能系统功率和容量的配置策略;最后,基于MATLAB软件,从构建的标准正弦风电到随机选取的风电等3种典型场景进行算例分析,验证本文所提出的基于模型预测控制的风电波动平抑策略和采用累计波动率差值作为储能容量的评价指标有效性,为可再生能源的友好并网及储能优化配置提供一种参考.     

基于模糊控制的光伏微电网复合储能控制策略优化研究

微电网中复合储能的功率分配问题一直是业内研究的热点,以光伏微电网为应用场景,电源功率波动和负载功率波动在时间上呈现出的非线性特性会对储能系统控制产生影响。针对这一问题,在基于源-荷功率预测的复合储能控制策略上进行优化,利用模糊算法对非线性问题的处理优势,在储能元件功率分配的情况中加入模糊控制器,兼顾考虑储能电池SOC(State of Charge)与微电网功率波动之间的非线性关系,设计微电网预测能量与实际并网能量的差额分配算法,对储能系统有功率参考值进行实时修正,从而达到调节储能系统SOC的效果。实现了在长时间尺度中,实际并网功率能准确跟踪并网调度,储能元件不会产生过充或过放的现象,从而降低了储能元件的损坏率,提高了复合储能系统运行的安全稳定性能,延长了储能系统使用寿命的目的。实验结果表明：与优化前的控制策略相比,在相同工况下优化后的控制策略使蓄电池SOC波动范围缩小15.6%,一直保持在40%～60%之间波动。     

风电场储能系统的多目标优化调度策略

为了实现风电与储能联合运行的优化调度策略,首先综合考虑风电功率预测效果、并网功率波动和储能系统的出力水平等多个目标,建立风储联合运行的多目标优化仿真模型。然后运用马尔可夫模型预测风功率,同时基于有精英策略的非支配性排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)滚动优化风储并网功率,来获得风储系统不同运行策略。并通过优选储能系统运行参数,避免储能系统的过度充放电和进入死区。最后,将决策者的偏好嵌入到多目标优化过程中,针对优化解集的分布进行了对比分析,验证了偏好情况下的储能的针对性和有效性,实现了风储系统多目标偏好下的优化调度。     

指数平滑法初始值计算与平滑系数选取的新方法

通过迭代方法证明了指数平滑方法经过多次迭代后迅速逼近于全期指数加权平均法;并提出以递推算法最小数据量t*为界,分别采用迭代法(或全期指数加权平均法)(t<=t*时)和递推算法(t>t*时)来分段计算指数平滑值;在强调时序数列平稳性的基础上,提出了以最近k个数据的累计贡献率或以最近前若干期数据之加权系数衰减50%的两种估...     

有限预测混合交叉有效平滑法

在信号去噪声中 ,要同时去除脉冲噪声和白噪声 ,并保持信号的突变现象 ,有一定的困难。研究了左预测和右预测 ,及交叉有效 (CV)平滑法 ,并证明了 CV平滑中的两个限制条件。提出了有限预测混合 CV平滑法去噪 ,能同时达到以上目的。分析了该方法的根信号特征。并通过模拟试验检验了该方法 ,并与有限混合中位数滤波 (FMH )法和自适应小波收缩法 (WSA )作了比较 ,试验结果说明了该方法是切实可行的 ,并优于 FMH和 WSA。     

混合噪声的各向异性扩散平滑

针对混合噪声模型中中值滤波、线性滤波与传统各向异性扩散存在固有的缺陷,通过修改扩散项的计算方式改进扩散模型并提高扩散模型的滤波特性,改进模型具有带通滤波特性,扩散过程稳定并满足极值原理。研究结果表明:中值滤波作为一种经典的非线性滤波方法仅适合于"飞点"噪声的滤波并引起图像的角点、线条损失,线性滤波扩大或使图像边界范围模糊;传统的各向异性扩散能对随机噪声有效地压制,但对"飞点"噪声会产生虚假的边缘甚至反扩散,而改进模型既具有中值滤波的特性又具有传统各向异性扩散的性能,适合于平滑不同强度与形状的混合噪声,并对角点、线条、边缘等细节信息提供足够保护。     

基于多尺度平滑的前景提取

传统的Graph cuts算法可以有效地提取卡通图像前景,但是对自然场景图像效果差.为了提高前景提取的效果,本文提出了基于多尺度平滑的前景提取模型,联合分割和多尺度特征,从适当的尺度特征中提取前景.运用TV保边平滑模型对图像进行平滑,降低了图像区域的非均匀性,保护了边缘,提高了前景提取的效果.实验结果表明,基于多尺度平滑的前景提取算法降低了非均匀区域对前景提取的影响,其评测分数高于传统的Graph cuts算法.     

轮循调度的报文平滑改进算法

传统的轮循算法只是简单的对所有队列进行轮循调度,一次调度发送一个分组,使得不同队列在某种程度上"平等"地使用带宽资源。然而由于分组长度不固定,使得长分组队列可能比短分组队列得到更多的服务,获得更高的带宽,因而其公平性受到很大限制。文章提出一种基于平滑的轮循调度算法,该算法提出两个数据结构体,权值矩阵和权值延伸序列。这两个结构体可以减轻传统算法中存在的报文突发性和公平性所带来的问题,并且具有较小的排序复杂性。最后用ns2进行仿真,结果表明该算法能够提供较好的端到端延迟,从而更好地保证了网络服务质量。     

概率约束规划问题的一个光滑近似

许多有重要价值的实际问题均属于概率约束问题,该类问题通常是非凸的且非光滑的,有效的求解方法多集中于凸近似方法.基于Sigmoid函数,将概率约束函数光滑化并建立相应的光滑近似问题,通过收敛性分析,证明了在适当的条件下,当参数充分大时,光滑近似问题与原问题等价,且光滑近似问题的最优值和最优解集分别收敛到原问题的最优值和最优解集.     

一种基于鲁棒估计的自适应图像平滑方法

基于鲁棒统计理论,提出一种新的保持图像边缘的图像平滑算法.将图像滤波与平滑转化为一个分段常数模型的鲁棒估计问题.并由此导出基于分段常数模型的尺度自适应鲁棒滤波器.为了自动确定鲁棒滤波器的最优尺度参数,使用直方图分析,结合非参数统计的方法来确定各点的鲁棒尺度参数.该算法可以在平滑图像的同时,保持原始图像中的边缘结构.实验表明,该算法平滑图像的效果,明显优于固定尺度的平滑算法.     

自适应窗口的图像平滑去噪

传统平滑去噪常常引起图像结构信息的损失,本文在分析了结构信息损失原因的基础上,设计一种新的自适应平滑窗口进行去噪,达到既去除了窗口内的噪声,又能保留结构信息的目的.该方法首先运用梯度来表示含噪图像的结构信息大小和方向,并以此为据设计窗口的尺寸和方向.梯度越小窗口尺寸越大,窗口形状和方向随着梯度的变化而变化,使得窗口内图像像素的个数在梯度较小的方向上增加.其次,为了保留窗口内图像结构信息运用高斯函数进行去噪处理.与传统去噪相比,由于该方法对图像边缘和纹理以及平滑区域采用了不同的窗口进行去噪,从而抑制了结构信息对去噪的影响,提高了图像的视觉效果.     

预测校正磨光算法及应用

文章通过对盈亏修正的磨光法和数值分析中解微分方程的改进欧拉法的研究,提出了一种预测校正分段磨光算法,该算法可使预测精度得到提高,并且使精度能够保持到O(h4(k-1))。实例表明,该算法简单易行,其绝对误差好于盈亏修正模型法,为研究磨光法提供了较好的分析方法。