[发明专利]基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法在审

专利信息
申请号: 201710608505.X 申请日: 2017-07-24
公开(公告)号: CN107425531A 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 廉城;苏国星;陈智勇 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: H02J3/24 分类号: H02J3/24;H02J3/38;H02J3/28
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 代理人: 彭艳君
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 基于 emd 可再生能源 发电 输出功率 波动 平滑 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于电力技术领域,尤其涉及基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法。

背景技术

随着全球经济的迅速发展,以石油、天然气和煤炭等为主的化石能源正逐步消耗,能源危机成为世界各国共同面临的课题。清洁能源应用正成为全球的热点,常见的可再生能源发电有太阳能光伏发电、水能发电和风能发电等。但是,由于可再生能源具有随机性和间歇性强等特性,使得其输出功率大幅波动,给电网调度和运行增加了复杂性,甚至还会引起电网频率的大幅波动,造成严重的后果。

可再生能源发电输出功率是一个非平稳非线性信号。目前,平滑可再生能源发电输出功率波动的分析方法主要有基于离散傅里叶变换(DFT)的频谱分析法、小波包分解法。DFT算法是一种频域范围内的分析方法,通过对可再生能源发电输出功率曲线进行频谱分析,得到各个频率及其对应的幅值。小波包分解法能够对可再生能源发电输出功率信号进行多尺度分解,将输出功率曲线在频域上分为低频和高频两个部分。虽然上述两种分析方法在平滑可再生能源发电输出功率波动方面有很大的作用,但是二者均存在不能处理非平稳非线性信号的局限性,且受到Heisenberg测不准原理的制约,难以在时间和频率上同时达到很高的精度。

经验模态分解(EMD)是希尔伯特黄变换(HHT)的主要组成部分,适用于分析可再生能源发电输出功率等非平稳非线性信号,具有自适应和不受Heisenberg测不准原理的制约,可以同时兼顾时间精度和频率精度。相比于频谱分析法和小波包分解法,EMD分解程序更为简单,大大降低了算法的复杂性。将EMD分析方法应用于平滑可再生能源发电输出功率波动中,具有一定的指导意义。

发明内容

本发明的目的是提出基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法,用以指导可再生能源发电输出功率波动的平滑,使可再生能源发电输出功率波动满足电网的要求。

为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法,包括以下步骤:

步骤1、对可再生能源发电站的输出功率数据进行采样,建立可再生能源发电输出功率模型;

步骤2、对步骤1所建模型进行EMD分解;

步骤3、通过储能系统补偿特定本征模态分量,对不同补偿程度时平滑功率的效果和储能系统容量大小进行比较和分析,确定一种最佳的补偿方案。

在上述的基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法中,步骤1所述建立可再生能源发电输出功率模型包括:在某一段时间内对一可再生能源发电站的输出功率进行采样,将采样得到的数据绘制成功率-时间曲线,建立可再生能源发电输出功率模型,记为PRE=P(t)。

在上述的基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法中,步骤2的实现包括:

步骤2.1 将可再生能源发电输出功率信号分解成一系列本征模态分量ci(t)(i=1,2,…,m)与一个趋势分量rn(t);

步骤2.2 本征模态分量必须满足以下条件:

1)在整个时间周期内,极值点的个数与零点的个数必须相等或者最多相差一个;

2)在任意时刻,由局部极大值所构成的包络线和由局部极小值的包络线平均值必须为零;

步骤2.3 当ci(t)或rn(t)小于预先设置的参考值或者当rn(t)为单调函数时,EMD程序运行结束;

步骤2.4 对可再生能源发电输出功率信号P(t)进行EMD逐级分解后,可得:

在上述的基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法,步骤3的具体实现包括:

步骤3.1 通过储能系统补偿ce(t)对再生能源发电输出功率的各个本征模态分量进行补偿,得到补偿后的可再生能源发电输出功率:

步骤3.2 对比分析储能系统欠补偿、最佳补偿和过补偿状态下光伏发电输出功率曲线和相应的储能系统容量大小,确定一种性价比最高的补偿方案。

在上述的基于EMD的可再生能源发电输出功率波动平滑方法中,步骤3.2所述储能系统欠补偿是指当储能系统只补偿部分高频本征模态分量时的状态;所述最佳补偿是指当储能系统正好补偿全部高频本征模态分量时的状态;所述过补偿是指当储能系统补偿了全部高频本征模态分量后还补偿部分中频本征模态分量时的状态。

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