CN111435789A - 一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其*** - Google Patents

一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法，包括：S1：获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；S2：通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成第一目标功率；S3：通过第一目标功率生成调度信号。本发明通过改进传统小波包基分解算法并引入评价函数，能够通过评价函数的可加性提升算法的运算速度和运算效率，并且能够基于不同时间周期的光伏波动率形成不同的第一功率轨迹，从而能够通过时刻保证调度信号与第一功率轨迹的趋近程度最高，即可使得光伏平抑***能够自适应地分配光伏发电单元和光伏平抑单元的整体出力并提升其运算速度，取得了较好的实时性和平抑效果。

Description

一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其***
技术领域
本发明涉及配电网光伏波动平抑技术领域，具体涉及一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其***。
背景技术
随着传统能源的日益减少和环境问题的日益突出，大力开发和利用可再生能源已成为我国的基本国策。其中，光伏发电是理想的可持续能源之一，其具有无污染、无噪音、安全可靠等特点。
但是随着电网中光伏装机容量逐渐增大，光伏发电功率的随机波动将会影响电网的实时功率平衡，造成电网电压和频率波动，影响电网的电能质量和稳定性。同时由于这些波动难于预测，使得电网调度变得困难。将光伏功率波动限制在一定范围内的光伏波动平抑方法，是大规模运用光伏发电，减少弃光，解决当前能源危机的关键技术。
全功率变流器(FSC)可变速抽水蓄能***运行灵活可靠、工况转换迅速、环境压力小，是目前公认的最成熟、最经济、容量最大的储能方式，利用水力资源去平抑光伏功率波动，是当前研究的热点，有较大的发展空间。但相对于光伏波动速率而言，仍存在抽水蓄能动态功率调节能力较慢的问题，在考虑抽水蓄能动态响应能力的基础上，如何合理的分配其出力，达到较好的平抑效果，是该技术的关键点。
目前已有学者运用小波包分解，利用FSC可变速抽水蓄能***来平抑光伏波动，小波包分解将光伏波动进行多层次划分,在充分分析光伏功率幅频特性的基础上，根据光伏波动的特征，储能的特性，合理分配其出力，取得了较好的平抑效果。然而光伏平抑具有实时性，传统的小波包分解算法耗时较长，且分层固定，不具有自适应性。
综上所述，光伏发电领域中仍存在使用光伏平抑装置进行平抑光伏功率波动时，对光伏功率波动的跟随性较差并且平抑效果较差的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法，通过改进光伏波动率的处理方法，解决了传统的光伏平抑方法的处理时间较长、不具有自适应性的问题。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为采用一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法，其特征在于，包括：S1：获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；S2：通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成第一目标功率；S3：通过第一目标功率生成调度信号。
可选地，所述S2包括：S21：基于所述光伏波动率生成光伏功率信号；S22：对所述光伏功率信号执行所述新型小波包基分解算法生成多层小波包信号；S23：获取多层小波包基中的具有最小评价函数值的节点并标记为所述第一目标功率。
可选地，所述S23包括：S231：获取第一功率轨迹序列；S232：获取用于评价所述小波包信号与所述第一功率轨迹序列趋近程度的评价函数；S233：由第一层小波包分解开始，计算父节点的评价函数值与子节点的评价函数值，直至获取具有最小评价函数值的节点。
可选地，所述S231包括：S2311：采集多个预测周期的所述光伏功率信号生成采样序列；S2312：获取相邻预测周期的所述采样序列构成的第一功率轨迹函数；S2313：对多个预测周期内的多个所述第一功率轨迹函数累计求和生成第二功率轨迹函数；S2314：通过对所述第二功率轨迹函数进行离散取点的方式生成所述第一功率轨迹序列。
可选地，所述S3包括：S31：获取第二目标功率并生成第二功率轨迹序列；S32：通过新型小波包基分解算法对所述第二目标功率计算并生成最优小波包信号；S33：基于所述最优小波包信号和所述第二功率轨迹序列生成第一输出功率。
可选地，所述S3还包括：S34：基于所述最优小波包信号、所述光伏功率信号和所述第一目标功率生成第二输出功率；S35：基于所述第一输出功率和所述第二输出功率生成所述调度信号。
可选地，所述光伏平抑方法还包括判断所述光伏波动率是否高于并网标准，其中，在所述光伏波动率未超过并网标准的情况下，光伏发电单元进行并网；在所述光伏波动率超过所述并网标准的情况下，控制中心通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成调度信号。
相应地，本发明提供，一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑***，包括：光伏发电单元，用于获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；控制中心，通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成第一目标功率，并通过第一目标功率生成调度信号；光伏平抑单元，用于接收所述调度信号并进行光伏功率波动的抑制。
可选地，所述光伏平抑单元包括：第一光伏平抑单元：用于接收所述调度信号的第一输出功率，能够抑制较大范围内的所述光伏功率波动；第二光伏平抑单元：用于接收所述调度信号的第二输出功率，能够快速抑制较小范围内的所述光伏功率波动。
可选地，所述控制中心包括：第一处理单元：用于接收所述光伏波动率并将所述调度信号传输至所述光伏平抑单元；第二处理单元：用于进行所述新型小波包分解运算并生成所述调度信号；内存共享单元：用于存储所述光伏波动率、所述调度信号等历史数据，并在所述第一处理单元和所述第二处理单元之间建立通信连接。
本发明的首要改进之处为提供的基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法，通过改进传统小波包基分解算法并引入评价函数，能够通过评价函数的可加性提升算法的运算速度和运算效率，并且能够基于不同时间周期的光伏波动率形成不同的第一功率轨迹，从而能够通过时刻保证调度信号与第一功率轨迹的趋近程度最高，即可使得光伏平抑***能够自适应地分配光伏发电单元和光伏平抑单元的整体出力并提升其运算速度，取得了较好的实时性和平抑效果。
附图说明
图1是本发明的基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法的简化流程图；
图2是本发明的生成第一目标功率的简化流程图；
图3是本发明的获取具有最小评价函数值的节点的简化流程图；
图4是本发明的获取第一功率轨迹序列的简化流程图；
图5是本发明的生成调度信号的简化流程图；
图6是本发明的光伏平抑***的简化模块连接图；
图7是本发明的控制中心的一种优选实施方式的简化流程图；
图8是本发明的控制中心的一种优选实施方式的电路连接图；
图9是本发明的小波包基分解算法的原理图；
图10是本发明的光伏平抑***的一种优选实施方式的简化模块连接图；和
图11是本发明的光伏平抑效果的仿真数据图。
附图标记列表
1：控制中心 2：光伏发电单元 3：第一光伏平抑单元
4：第二光伏平抑单元 5：第一处理单元 6：第二处理单元
7：内存共享单元
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法，包括：
S1：获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；优选的，在所述光伏波动率未超过并网标准的情况下，光伏发电单元(2)进行并网。在所述光伏波动率超过所述并网标准的情况下，继续执行S2。优选的，获取短时光伏预测数据可以是利用预测时段内各预测点的气象预测数据进行计算得到。优选的，光伏波动率被定义为单位时间内的光伏信号的波动输出功率。
S2：通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成第一目标功率；优选的，第一目标功率被定义为光伏功率平抑后的光伏发电单元2的目标输出功率，并将其记为PPVObj(t)。
S3：通过第一目标功率PPVObj(t)生成调度信号。优选的，调度信号被定义为用于控制多个光伏平抑单元的调度指令，用于控制多个光伏平抑单元的输出功率。
本发明通过改进传统小波包基分解算法并引入评价函数，能够通过评价函数的可加性提升算法的运算速度和运算效率，并且能够基于不同时间周期的光伏波动率形成不同的第一功率轨迹，从而能够通过时刻保证调度信号与第一功率轨迹的趋近程度最高，即可使得光伏平抑***能够合理地分配光伏发电单元和光伏平抑单元的整体出力并提升其运算速度，取得了较好的实时性和平抑效果。
为便于理解如何生成第一目标功率PPVObj(t)，进一步细化所述S2，如图2所示，包括：
S21：基于所述光伏波动率生成光伏功率信号f(t)；
S22：对所述光伏功率信号f(t)执行所述新型小波包基分解算法生成多层小波包基，使得f(t)与一个小波包系列对应，其中xk表示第k个小波包信号，式中k＝2N-1；
S23：获取多层小波包信号中的具有最小评价函数值的节点并标记为所述第一目标功率PPVObj(t)。
为便于理解如何获取具有最小评价函数值的节点，进一步细化所述S23，如图3所示，包括：
S231：获取第一功率轨迹序列：xe＝{xe1,xe2L xem}；优选的，第一功率轨迹序列被定义为任意时间周期内光伏功率的波动均不超过光伏并网国标规定的光伏发电功率较优波动率轨迹序列。优选的，第一功率轨迹序列能购反应输出功率的整体变化趋势。
S232：获取用于评价所述小波包基与所述第一功率轨迹序列趋近程度的评价函数M；优选的，评价函数M具有可加性，即：
M({x1})＝M(x1)，M({x2})＝M(x2)L,M({xk})＝M(xk)，
Figure BDA0002341601970000061
因此任意小波包信号子系列组合重构后的评价函数值，等于重构前子序列评价函数值的叠加，拥有可加性质的评价函数能够有效减小计算量，提高算法运算速度和运算效率。
S233：选择不同的小波包基，由第一层小波包基分解开始，计算父节点的评价函数值与子节点的评价函数值，直至获取具有最小评价函数值的节点。优选的，父节点被定义为上层节点，子节点被定义为下层节点。具体的，如图9所示，将父节点与子节点的评价函数值进行比较，如果父节点的评价函数值大于子节点的评价函数值，则继续下一层小波包分解。将父节点与子节点的评价函数值进行比较，如果父节点的评价函数值小于子节点的评价函数值，则父节点即为光伏功率平抑后的目标功率值记为PPVObj(t)。
传统滤波算法、小波包分解算法由于分频、分层固定，无法针对不同光伏的波动特点、能量消纳装置的特性分配各自出力，因此平抑效果较差。本发明改进的新型小波包分解算法通过引入评价函数，综合考虑各自特点、边界条件，自适应分配出力，平抑效果好。
为便于理解如何获取第一功率轨迹序列，进一步细化所述S231，如图4所示，包括：
S2311：采集多个预测周期的所述光伏功率信号f(t)生成采样序列xs＝{xs1,xs2Lxsn}；
S2312：获取相邻预测周期的所述采样序列构成的第一功率轨迹函数
Figure BDA0002341601970000071
优选的，以此实施例为例，本发明将光伏功率波动不超过5％，定义为第一功率轨迹。其中，PN被定义为光伏发电额定功率，
Figure BDA0002341601970000072
被定义为一分钟内光伏功率的波动为其额定容量的5％，TS被定义为单位时间周期；
S2313：对多个预测周期内的多个所述第一功率轨迹函数累计求和生成第二功率轨迹函数：
Figure BDA0002341601970000073
其中，每计算一个新的Pi(t)，重新赋值xsi+1＝Pi(iTs)，刷新xs序列；
S2314：通过对所述第二功率轨迹函数进行离散取点的方式生成所述第一功率轨迹序列：xe＝{xe1,xe2L xem}，其中m被定义为离散取点时，等距离选取的离散点的个数。
进一步的，如图5所示，所述S3包括：
S31：获取第二目标功率f1(t)并生成第二功率轨迹序列
Figure BDA0002341601970000084
其中，f1(t)被定义为需要被光伏平抑单元平抑的光伏功率：
Figure BDA0002341601970000085
S32：通过新型小波包基分解算法对所述第二目标功率计算并生成最优小波包信号PHS_Obj(t)；
S33：基于所述最优小波包信号PHS_Obj(t)和所述第二功率轨迹序列
Figure BDA0002341601970000086
生成第一输出功率PHSObj(t)；
S34：基于所述最优小波包信号PHS_Obj(t)、所述光伏功率信号f(t)和所述第一目标功率PHSObj(t)，生成第二输出功率PFSC(t)；
S35：基于所述第一输出功率PHSObj(t)和所述第二输出功率PFSC(t)生成所述调度信号。
具体的，首先定义第二目标功率定义
Figure BDA0002341601970000087
以及第二功率轨迹序列xe_ht＝{xe_ht1,xe_ht2L xe_htm}；
计算(i-1)TS～iTS的第二功率轨迹函数：
Figure BDA0002341601970000081
其中，i＝1，2Ln；
Figure BDA0002341601970000082
在梯级水电站在参与平抑光伏功率时，根据其动态响应特性，其调节功率的最大爬坡率不应超过b：
Figure BDA0002341601970000083
计算
Figure BDA0002341601970000093
较优波动率功率轨迹函数并通过离散取点生成xe_ht＝xeh-Pbast(t)。
计算第一输出功率
Figure BDA0002341601970000091
计算第二输出功率
Figure BDA0002341601970000092
相应的，本发明提供，如图6所示，一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑***，包括：光伏发电单元，用于获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；控制中心，通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成第一目标功率，并通过第一目标功率生成调度信号；光伏平抑单元，用于接收所述调度信号并进行光伏功率波动的抑制。
进一步的，所述光伏平抑单元包括：第一光伏平抑单元3，用于接收所述调度信号的第一输出功率，能够抑制较大范围内的所述光伏功率波动；第二光伏平抑单元4，用于接收所述调度信号的第二输出功率，能够快速抑制较小范围内的所述光伏功率波动。其中，第一光伏平抑单元3可以是能够抑制较大范围内的功率波动的梯级水电站等储能单元，第二光伏平抑单元4可以是能够快速抑制小范围的功率波动的FSC抽水蓄能电站等储能单元。优选的，本发明通过设置FSC抽水蓄能电站和梯级水电站平抑光伏电站输出功率波动，利用各自的优点，通过互补的方式弥补其缺点，能够实现较好的平抑效果的同时减少了弃光弃水现象。
应当注意的是，本发明虽仅示出了第一光伏平抑单元3、第二光伏平抑单元4，但是本发明的光伏平抑单元不仅限于第一光伏平抑单元3和第二光伏平抑单元4，为保证光伏平抑效果，光伏平抑单元可以由若干个光伏平抑装置构成，任何使用本发明的光伏平抑方法构成的光伏平抑***均落入本发明的保护范围内。
进一步的，如图7所示，所述控制中心1包括：第一处理单元5：用于接收所述光伏波动率并将所述调度信号传输至所述光伏平抑单元；第二处理单元6：用于进行所述新型小波包分解运算并生成所述调度信号；内存共享单元7：用于存储所述光伏波动率、所述调度信号等历史数据，并在所述第一处理单元和所述第二处理单元之间建立通信连接。其中，控制中心1可以由EMS能量控制***构成，如图8所示，第一处理单元5可以由FPGA处理器构成，第二处理单元6可以由DSP处理器构成，第一处理单元5和第二处理单元6均可以通过串行高速互联接口(SRIO)与内存共享单元7建立通信连接。
为便于理解，如图10所示，以此实施方式为例，控制中心1是能源管理***EMS，光伏发电单元2为100MW的集中式光伏电站，第一光伏平抑单元3为150MW的梯级水电站，第二光伏平抑单元4为5MW的FSC抽水蓄能电站。交流母线电压公共连接点为220KV，升压变压器将电压提高到50KV，将电力输送到电网。FSC抽水蓄能电站由全功率变流器、同步发电机、水泵水轮机三部分组成。能量通过全功率变流器在电机定子和电网之间传输。具体的，在发电模式下，水泵水轮机根据运行条件和功率要求，以变速方式运行。此外，全功率变流器通过AC/DC/AC变换器将不同电压频率和相位的电能转换成与电网相同的电能。反之，在电力模式下，功率方向相反，输出电压频率由全功率变流器调节，精确控制水泵水轮转速，从电网吸收电力。其转速与输出功率的关系如下：
P＝Kf(n3)；
Figure BDA0002341601970000101
其中，P为水泵吸收功率，n为同步电机转子转速，f为定子电流频率，p为电机极对数，k为比列系数。由于全功率变流器将电机与电网完全隔离，抽水蓄能电站可以实现无极调速，提高了功率调节的范围和速度，更好地抑制了电力***有功功率的波动。能源管理***EMS是梯级水光蓄互补发电***的控制中心，用于采集光伏输出功率与光伏预测功率，运行算法，并将调度功率指令发送给梯级水电站和可变速抽水蓄能电站。梯级水电站接受到调度功率指令后，根据实际的水头、水流等外部工况将总的功率指令分配到每一级水电站。
具体的，如图11所示，以此仿真数据为例，梯级水电站的功率基值为60MW时，平抑前一分钟最大波动量为19.08MW，平均波动量为5.34MW，未达到目标为24.84％，平抑后1分钟最大波动量为1.9MW，平均波动量为0.67MW，未到平抑目标为0.3％。FSC抽水蓄能电站实际功率值与目标功率值、梯级水电站实际功率值与目标功率值跟随特性较好，一分钟平均累计误差分别为：1.17MW、2.38MW。各项性能指标如图所示，对比普通滤波算法、小波包分解算法各项性能指标，改进的小波包分解算法平抑效果得到了明显的提升。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑方法，其特征在于，包括：
S1：获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；
S2：通过对所述光伏波动率计算生成第一目标功率；
S3：处理所述第一目标功率并生成调度信号。
2.根据权利要求1所述的光伏平抑方法，其特征在于，所述S2包括：
S21：基于所述光伏波动率生成光伏功率信号；
S22：对所述光伏功率信号执行小波包基分解并生成多层小波包信号；
S23：获取多层小波包信号中的具有最小评价函数值的节点并标记为所述第一目标功率。
3.根据权利要求2所述的光伏平抑方法，其特征在于，所述S23包括：
S231：获取第一功率轨迹序列；
S232：基于所述第一功率轨迹序列获取评价函数；
S233：选择不同的小波包信号，获取多层低频段小波包信号；
S234：获取具有最小评价函数值的节点。
4.根据权利要求3所述的光伏平抑方法，其特征在于，所述S231包括：
S2311：采集多个预测周期的所述光伏功率信号生成采样序列；
S2312：获取相邻预测周期的所述采样序列构成的第一功率轨迹函数；
S2313：对多个所述第一功率轨迹函数累计求和生成第二功率轨迹函数；
S2314：基于所述第二功率轨迹函数生成所述第一功率轨迹序列。
5.根据权利要求1所述的光伏平抑方法，其特征在于，所述S3包括：
S31：获取第二目标功率并生成第二功率轨迹序列；
S32：通过新型小波包基分解对所述第二目标功率计算并生成最优小波包信号；
S33：基于所述最优小波包信号和所述第二功率轨迹序列生成第一输出功率。
6.根据权利要求5所述的光伏平抑方法，其特征在于，所述S3还包括：
S34：基于所述最优小波包信号、所述光伏功率信号和所述第一目标功率生成第二输出功率；
S35：基于所述第一输出功率和所述第二输出功率生成所述调度信号。
7.根据权利要求1所述的光伏平抑方法，其特征在于，所述光伏平抑方法还包括判断所述光伏波动率是否高于并网标准，其中，
在所述光伏波动率未超过并网标准的情况下，光伏发电单元(2)进行并网；
在所述光伏波动率超过所述并网标准的情况下，控制中心(1)通过对所述光伏波动率计算生成调度信号。
8.一种基于新型小波包基分解算法的光伏平抑***，其特征在于，包括：
光伏发电单元，用于获取短时光伏预测数据并生成光伏波动率；
控制中心，通过新型小波包基分解算法对所述光伏波动率计算生成第一目标功率，并通过第一目标功率生成调度信号；
光伏平抑单元，用于接收所述调度信号并进行光伏功率波动的抑制。
9.根据权利要求8所述的光伏平抑***，其特征在于，所述光伏平抑单元包括：
第一光伏平抑单元：用于接收所述调度信号的第一输出功率，能够抑制较大范围内的所述光伏功率波动；
第二光伏平抑单元：用于接收所述调度信号的第二输出功率，能够快速抑制较小范围内的所述光伏功率波动。
10.根据权利要求9所述的光伏平抑***，其特征在于，所述控制中心包括：
第一处理单元：用于接收所述光伏波动率并将所述调度信号传输至所述光伏平抑单元；
第二处理单元：用于进行所述新型小波包分解运算并生成所述调度信号；
内存共享单元：用于存储所述光伏波动率、所述调度信号等历史数据，并在所述第一处理单元和所述第二处理单元之间建立通信连接。
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