[发明专利]一种基于改进旋转门算法的风电功率波动平抑方法

说明书

本发明公开了一种基于改进旋转门算法的风电功率波动平抑方法。它包括以下步骤：利用自适应天牛须算法寻找旋转门算法的全局最优压缩偏移量；利用改进旋转门算法和线性插值方法获取风电功率初步特征趋势；在特征时刻及实际风电功率突变时刻对初步特征趋势进行实时修正；将储能系统分为电池组1和电池组2，电池组1平抑修正后特征趋势与实际风电功率之间的偏差，电池组2平抑修正后特征趋势与风电并网功率指令之间的偏差。本发明完成了风电特征趋势的初步提取及实时修正，并对储能系统进行分组，在有效平抑风电波动的同时降低了电池储能的寿命损耗，提高了储能系统运行的经济性。

技术领域

本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种风电功率波动平抑方法。

技术背景

风能作为一种清洁的可再生能源，在我国已经得到了高速的重视。随着我国“30·60”碳达峰碳中和目标的提出，风电势必会以更大的规模接入电网。然而，风能自身具有强波动性和不可控性，因此风电场的输出功率可能在短时间间隔内发生剧烈的波动，此现象称之为风电功率爬坡事件。风电功率的突然增加或减少，将会导致电网频率波动，严重影响了电力系统运行的稳定性和安全性，在极端条件下甚至会导致电力系统崩溃，造成大面积停电。因此如何有效地平抑风电的输出功率从而减小其波动对电力系统产生的影响是亟待解决的问题。

为平抑具有波动性和间歇性的风力发电功率，我国很多风电场引入了电池储能系统(battery energy storage system，BESS)辅助风电并网运行。但电池储能系统如果不采用合理的控制策略，会导致电池单元无规则动作，不仅不会起到平抑效果，反而会加剧并网功率的波动，导致系统的运行性能变差。因此，需要设计合理的储能平抑风电波动的控制策略，降低风电并网功率的波动性，提高风电并网的平稳性和安全性。

发明内容

本发明目的在于设计合理的风电功率波动平抑方法，从而降低风电并网功率的波动性，使得风电能够尽量平稳的并网运行。本发明提供了一种基于改进旋转门(swing doortrending，SDT)算法的风电功率波动平抑方法，不仅提取出了风电功率的特征趋势，还以此为基础，设计了电池储能系统平抑风电波动的控制策略，最后通过仿真验证了该策略的有效性。

本发明采用技术方案：一种基于改进旋转门算法的风电功率波动平抑方法，其包括步骤：

(1)基于历史风电功率，利用自适应天牛须算法寻找旋转门算法的全局最优压缩偏移量E；

(2)找到最优压缩偏移量E后，利用改进旋转门算法提取出风电功率的特征时刻和对应的功率数据点，并对特征数据点进行线性插值处理，得到风电功率的初步特征趋势；

(3)结合实际风电功率，在风电功率特征时刻及实际风电功率突变时刻对风电特征趋势进行实时修正；

(4)将储能系统分为电池组1和电池组2；

(5)结合修正后的特征趋势、实际风电功率确定储能电池组1的平抑功率指令并让电池组1进行响应；结合修正后的特征趋势、风电并网功率指令确定储能电池组2的平抑功率指令并让电池组2进行响应。

所述步骤(1)中，自适应天牛须寻找旋转门算法的全局最优压缩偏移量E的过程如下：

1)天牛须算法参数初始化

设置初始步长(最大步长)、最大迭代次数、步长参数a和b；

2)确定天牛须朝向并归一化处理

式中：rands为随机函数，k为空间维度；

3)步长因子计算

式中：μ_n为第n次迭代的步长，a和b分别为步长参数，其值分别为1.9和0.25；