罗　毅，李　达

(华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京102206)

电池储能平抑风电功率波动的预测控制方法

罗毅，李达

(华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京102206)

摘要：风电波动性和随机性严重影响电力系统安全稳定性。为了平抑风功率波动，提出了一种基于模型预测控制(MPC)原理的平抑风电功率波动的电池储能控制方法。该方法利用风电场超短期功率预测信息，以并网风电功率的波动范围、电池储能荷电状态(SOC)、储能出力大小等为约束，通过滚动优化实现对储能的优化控制。算例表明，该方法既能有效平抑风电功率波动，又能超前控制储能SOC值，维持储能的平滑能力，避免储能过充过放。

关键词：风功率波动;电池储能系统；荷电状态；模型预测控制

中图分类号:TM614

文献标识码:��码: A

DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2015.11.001

收稿日期：2015-09-25。

基金项目：北京市自然科学基金(4122071)。

作者简介：罗毅(1969-)，男，教授，研究方向为工业过程建模、仿真、优化控制与决策, E-mail:591273306@qq.com。

Abstract：The fluctuation and randomness of wind power harmfully impacts on the security and stability of power system. In order to smooth the fluctuation of wind power, a new control strategy for battery energy storage system(BESS)based on the model predictive control (MPC) is proposed. Based on the super short-term power forecasting results, an optimal control of the energy storage system is realized through receding optimization with a number of constrains considered such as the fluctuation range of grid-connected wind power, the state-of-charge (SOC) of the energy storage system and energy storage output size. Simulation studies demonstrate that the new method can not only smooth the short-term fluctuation, but also control the SOC range ahead, thus maintaining the smoothing performance of BESS and avoiding overcharging and discharging.

Keywords：wind power fluctuation; battery energy storage system; state of charge; model predictive control

0引言

随着风力发电技术的快速发展，并网风电的规模和比例会不断加大，风电功率的间歇性和波动性将给电力系统的安全稳定运行带来严重挑战[1~3]。为了调高风电并网的能力，需要对并网风电功率的波动进行平抑[4，5]。随着储能技术和种类的发展，储能已经成为平抑风力波动的有效手段[6]。

目前，利用储能系统平抑风电功率波动的控制方法的研究已有一些成果。一阶低通滤波算法因其原理简单、运算速度快得到广泛应用[7~9]，但其跟踪风电功率变化的能力不足。……