基于卡尔曼滤波和模型预测控制的混合储能平抑风电功率波动策略OA北大核心CSTPCD

针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低为多目标,利用遗传算法求解卡尔曼滤波自适应参数获得最优储能目标功率。为提高混合储能系统协调运行能力,考虑调节储能荷电状态(state of charge,SOC)通过模型预测控制实现计及电池运行寿命与超级电容SOC变化的动态功率分配。最后,结合实际风电功率数据进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效改善电池SOC、降低超级电容容量,符合储能平抑风电功率需求,能充分考虑两种储能设备的特性差异,提高功率分配的合理性,改善储能系统经济性。