近年来,风力发电作为一种可再生能源由于其清洁高效无污染的优势被广泛使用,但风能具有随机性、不稳定性、难以预测性等缺点,风力发电系统常常会出现严重的功率波动,致使供电系统稳定性遭到破坏,造成电能质量的严重下降。利用储能设备能够对能量进行吞吐的原理,在风电系统中配置储能设备可以有效克服风能的上述缺点,同时能提高风能利用效率,缓解对并网产生的不利影响,使风力发电成为潜力巨大、开发价值极高的可再生能源产品。混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)是一种能够对电功率波动起到补偿与抑制作用的新型储能设备,与单一储能方式相比,在元件结构和控制策略方面有明显差别,同时因其非线性、耦合、时变的特点,其控制难度大大增加。基于上述问题,以一种超导-蓄电池混合储能系统为研究对象,分析研究了该混合储能系统的结构,并设计了相应的控制策略,之后对其结构和控制策略分别进行了理论分析和研究论证,具体内容如下:(1)针对风电非线性、时变、耦合的特点,考虑了风电与混合储能系统各自的动态模型,详细分析了超导-蓄电池混合储能系统的运作性能,得到了该混合储能系统的实用数学模型。并对储能设备中控制能量流动的枢纽单元——变流器进行了数学分析和建模,得出了变流器的基本控制策略,为设计控制策略提供了基础。(2)研究了一种自适应学习改进的混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGAR),通过分析混合储能系统的工作状态,结合优化算法设计了电压电流双闭环控制方案。结合AC/DC变流器数学分析过程以及超导装置和蓄电池等效模型,设计了储能变流器控制方式,同时分析了DC/DC变流器电路及其工作方式,结合算法给出了在储能系统充放电情况下的控制方式。(3)在一阶低通滤波的能量分配方式基础上,针对储能系统过度充放电的情况,研究了一种荷电状态(State of Charge,SOC)分区限值管理的策略,通过对储能装置荷电状态进行分区的方式来保证储能系统始终工作于正常状态。最后综合混合储能系统以及相应控制策略得到了包含风-储-网-控的系统整体充放电拓扑结构。在MATLAB/Simulink中搭建了所研究的混合储能系统仿真模型及控制策略模型。仿真了储能系统在相应控制策略下按指令充放电以及抗扰动的运行性能,并利用不同储能方式结合不同的控制策略进行了对比仿真,来验证所研究的超导-蓄电池混合储能系统在混合遗传算法综合控制策略下的正确性和有效性。仿真结果表明:基于超导-蓄电池混合储能系统的组合方式,结合混合遗传算法综合控制策略能够有效对风电功率波动起到补偿与抑制作用。在控制策略下,储能系统能够快速平滑的跟随指令进行充放电,能够及时抑制运行过程中电压电流的随机扰动,使系统快速恢复正常。同时通过荷电状态分区限值的方式,混合储能系统充放电深度大为减弱,有效提高了系统的寿命和循环使用次数。