【摘 要】
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为了平抑风电并网引起的功率波动,以超导磁储能(SMES)和全钒液流电池(VRB)组成的混合储能系统(HESS)为研究对象,针对变流器控制设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的比例积分控制器,可根据HESS的动态辨识结果实时改变控制参数,有利于HESS功率指令跟踪和直流侧电压稳定.针对风电的功率分配,采用小波包分解,首先秉持“能者多劳”的原则,设置根据储能荷电状态变化的分频点,灵活分配高、低频功率,从而最大限度地利用储能空间;然后基于VRB能量密度大和使用寿命长的特点,在SMES充放电不足时给予援助性功率
【机 构】
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四川大学 电气工程学院,四川 成都 610065
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为了平抑风电并网引起的功率波动,以超导磁储能(SMES)和全钒液流电池(VRB)组成的混合储能系统(HESS)为研究对象,针对变流器控制设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的比例积分控制器,可根据HESS的动态辨识结果实时改变控制参数,有利于HESS功率指令跟踪和直流侧电压稳定.针对风电的功率分配,采用小波包分解,首先秉持“能者多劳”的原则,设置根据储能荷电状态变化的分频点,灵活分配高、低频功率,从而最大限度地利用储能空间;然后基于VRB能量密度大和使用寿命长的特点,在SMES充放电不足时给予援助性功率支撑,协助SMES迅速恢复最佳状态,有利于更加充分地平滑风电功率波动.在MATLAB/Simulink平台上建模仿真,结果验证了所提方法的优越性.
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