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 PDFInfo
- Publication number
- CN111435789A CN111435789A CN201911378329.0A CN201911378329A CN111435789A CN 111435789 A CN111435789 A CN 111435789A CN 201911378329 A CN201911378329 A CN 201911378329A CN 111435789 A CN111435789 A CN 111435789A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- photovoltaic
- power
- wavelet packet
- generating
- fluctuation rate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
- Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Photovoltaic Devices (AREA)
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
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),
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
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:
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);
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。
计算(i-1)TS~iTS的第二功率轨迹函数:
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:
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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911378329.0A CN111435789B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911378329.0A CN111435789B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111435789A true CN111435789A (zh) | 2020-07-21 |
CN111435789B CN111435789B (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=71580968
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911378329.0A Active CN111435789B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111435789B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102736660A (zh) * | 2012-06-29 | 2012-10-17 | 广东电力士照明科技有限公司 | 一种具有太阳能最大功率跟踪的控制方法 |
CN106505604A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-03-15 | 国网天津市电力公司 | 接入区域配电网的光伏储能联合运行单元优化配置方法 |
CN107623334A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-23 | 上海电力学院 | 一种平抑光伏功率波动的混合储能功率控制方法 |
CN108923458A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 华北电力大学(保定) | 改进电导增量法的变功率跟踪光伏虚拟同步机并网协调控制方法 |
CN109713734A (zh) * | 2019-02-15 | 2019-05-03 | 西华大学 | 一种光伏功率调节方法、装置、设备及介质 |
CN109995090A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-09 | 长沙理工大学 | 考虑用户需求特征及能源利用成本的多能互补方法 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911378329.0A patent/CN111435789B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102736660A (zh) * | 2012-06-29 | 2012-10-17 | 广东电力士照明科技有限公司 | 一种具有太阳能最大功率跟踪的控制方法 |
CN106505604A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-03-15 | 国网天津市电力公司 | 接入区域配电网的光伏储能联合运行单元优化配置方法 |
CN107623334A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-23 | 上海电力学院 | 一种平抑光伏功率波动的混合储能功率控制方法 |
CN108923458A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-30 | 华北电力大学(保定) | 改进电导增量法的变功率跟踪光伏虚拟同步机并网协调控制方法 |
CN109713734A (zh) * | 2019-02-15 | 2019-05-03 | 西华大学 | 一种光伏功率调节方法、装置、设备及介质 |
CN109995090A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-09 | 长沙理工大学 | 考虑用户需求特征及能源利用成本的多能互补方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LEI CHEN等: "Smoothing Photovoltaic Power Fluctuations for Cascade Hydro-PV-Pumped Storage Generation System Based on a Fuzzy CEEMDAN", 《IEEE ACCESS》 * |
WANG YU-FEI等: "PV power smoothing in regional grid based on self-adaption wavelet packet decomposition", 《2017 IEEE CONFERENCE ON ENERGY INTERNET AND ENERGY SYSTEM INTEGRATION (EI2)》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111435789B (zh) | 2023-07-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108092324B (zh) | 一种风电参与调峰调频的agc控制***和控制方法 | |
Funabashi | Integration of distributed energy resources in power systems: implementation, operation and control | |
CN105337294B (zh) | 协调风电场参与电力***一次调频的储能配置方法 | |
CN107276122B (zh) | 适应大规模可再生能源并网的调峰资源调用决策方法 | |
CN102664422B (zh) | 一种利用储能***平滑风电场输出功率的方法 | |
CN107666155B (zh) | 基于Markov模型的多能互补***随机稳定性分析方法 | |
CN107508311B (zh) | 并联型风电变流器的提升运行效率的方法及*** | |
WO2022156014A1 (zh) | 混联风光微电网快速频率响应分布式协调控制方法及*** | |
CN112838777B (zh) | 多并网逆变器功率开关器件主动功耗协同控制***及方法 | |
CN112736985B (zh) | 一种考虑受端负荷特性的水光联合调度的出力分配方法 | |
CN110808613A (zh) | 一种利用混合储能提升风电利用率的方法 | |
CN112736973A (zh) | 平抑风电、光伏电站出力波动的电池储能容量配置方法及*** | |
CN114069688A (zh) | 一种基于时序生产模拟的多电源容量布局规划方法 | |
CN110365040B (zh) | 一种水光蓄***控制方法 | |
Fang et al. | An optimal control strategy for reactive power in wind farms consisting of VSCF DFIG wind turbine generator systems | |
CN114825469A (zh) | 一种分布式电源集群出力评估方法及*** | |
CN111130145A (zh) | 一种基于合理弃风弃光的风光装机容量优化规划方法 | |
CN117767445A (zh) | 一种海上风电及储能参与的有功功率协调控制方法及*** | |
CN104573878A (zh) | 一种新能源调度计划的协调方法 | |
CN110323779B (zh) | 一种分布式发电与储能装置的功率动态聚合的方法和*** | |
Kuang et al. | Dynamic reactive power optimization model for a wind farms and energy storage combined system | |
CN111435789B (zh) | 一种基于新型小波包基分解的光伏平抑方法及其*** | |
CN116307071A (zh) | 一种高比例光伏接入低压配电网方法 | |
CN103019212A (zh) | 基于干扰观测器的多光伏光柴混合***协调控制方法 | |
CN203466579U (zh) | 一种并网不上网的直流微网*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |