期刊文章详细信息
自适应滑动平均与小波包分解平抑风电波动
Adaptive Moving Average and Wavelet Packet Decomposition to Smooth Wind Power Fluctuation
文献类型:期刊文章
CHEN Yu;ZHANG Yi;XIE Jun-feng(College of Electrical Engineering,North China University of Science and Technology,Tangshan 063210,China)
机构地区:[1]华北理工大学电气工程学院,河北唐山063210
基 金:国家自然科学基金(61803154);河北省自然科学基金(F2019209553)。
年 份:2021
卷 号:28
期 号:7
起止页码:1281-1288
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊
摘 要:为了平抑风电场输出功率的波动,提出用磷酸铁锂电池和超级电容组成混合储能系统配备在风电场,使并网功率波动性降低。首先,分析不同情况下风电出力的历史数据,在满足风电输出功率并网波动标准的前提下,对风电场的输出功率进行自适应滑动平均分解,得到并网功率和混合储能功率。其次,对混合储能功率进行小波包分解,得到低频功率信号和高频功率信号,分别由锂电池和超级电容进行平抑,实现混合储能内部的功率分配。算例分析表明,所提方法能够自适应地对不同场景下风电场输出功率进行分解,确保混合储能内部功率分配合理,使混合储能系统的使用时间更长,对平抑风电场输出功率的波动起到至关重要的作用。
关 键 词:风力发电 混合储能系统 自适应滑动平均 小波包分解
分 类 号:TM614]
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