【摘 要】
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为了减少风力发电的波动性和随机性对电网造成的冲击,常通过配置储能系统进行风电功率波动的平抑,对此提出了一种基于遗传算法的混合储能风电平抑功率优化策略。首先,基于小波包分解将风电信息分解为高频和低频信号,形成初始功率分配策略;其次,根据当前时刻策略的平抑结果与上一时刻的平抑结果作为评估指标,形成遗传算法的适应度函数;最后,通过拉丁超立方采样生成样本空间内均匀分布的初始种群,通过多次迭代实现功率分配最优策略。以某风电场实际24 h风电数据为例进行算法的验证,结果表明:该算法可以实现混合储能的优化功率分配,相较
【基金项目】
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吉林省自然科学基金联合基金项目资助(2020122352JC),国网吉林省电力有限公司科技项目(大量分布式电源接入对吉林地区10kV等级电网电压影响机理分析及治理措施研究2021-08)。
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为了减少风力发电的波动性和随机性对电网造成的冲击,常通过配置储能系统进行风电功率波动的平抑,对此提出了一种基于遗传算法的混合储能风电平抑功率优化策略。首先,基于小波包分解将风电信息分解为高频和低频信号,形成初始功率分配策略;其次,根据当前时刻策略的平抑结果与上一时刻的平抑结果作为评估指标,形成遗传算法的适应度函数;最后,通过拉丁超立方采样生成样本空间内均匀分布的初始种群,通过多次迭代实现功率分配最优策略。以某风电场实际24 h风电数据为例进行算法的验证,结果表明:该算法可以实现混合储能的优化功率分配,相较
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