考慮光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)策略

鄭 浩 謝麗蓉 葉 林 路 朋 王凱豐,3

（1. 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室風(fēng)光儲(chǔ)分室（新疆大學(xué)） 烏魯木齊 830047 2. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院 北京 100083 3. 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（清華大學(xué)） 北京 100084）

0 引言

隨著全球面臨能源枯竭危機(jī)，新能源發(fā)展迫在眉睫，以光伏為代表的新型清潔能源正逐步得到發(fā)展。然而，光伏發(fā)電因其不確定性、隨機(jī)性、波動(dòng)性的特點(diǎn)，在大規(guī)模光伏并網(wǎng)中嚴(yán)重影響電網(wǎng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，給電網(wǎng)的電能品質(zhì)和穩(wěn)定性帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1-2]。利用儲(chǔ)能技術(shù)充/放電能夠靈活調(diào)節(jié)功率不平衡的特點(diǎn)，平滑光伏出力波動(dòng)，是有效降低光伏功率波動(dòng)對電網(wǎng)的沖擊、提高電網(wǎng)穩(wěn)定性的重要手段[3-4]，運(yùn)用混合儲(chǔ)能系統(tǒng)（Hybrid Energy Storage System, HESS）平滑光伏出力波動(dòng)是眾多研究的熱點(diǎn)之一[5-6]。

在混合儲(chǔ)能有功功率分配方面，文獻(xiàn)[7-8]基于小波包分解提出了混合儲(chǔ)能功率分配策略，通過小波包分解將功率信號分解為高、中、低頻三部分，并進(jìn)行功率重構(gòu)得到最佳分配效果；文獻(xiàn)[9]提出利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）實(shí)現(xiàn)有功功率的分配，但EMD 分解過程中噪聲較大，容易產(chǎn)生模態(tài)混疊現(xiàn)象；文獻(xiàn)[10-11]提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Ensemble EMD, EEMD）實(shí)現(xiàn)有功功率的分解，借助時(shí)空濾波器得到高頻和低頻功率，但由于光伏功率信號具有不穩(wěn)定性和非線性特征，時(shí)空濾波器濾波階數(shù)不能準(zhǔn)確確定，且EEMD 分解噪聲大，使得功率信號提取不準(zhǔn)確；文獻(xiàn)[12]提出一種分層模型預(yù)測控制動(dòng)態(tài)有功功率分配策略，得到了較好的分配效果。在光伏混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)控制策略方面，文獻(xiàn)[13]考慮多種約束條件，通過確定一階低通濾波截止頻率，得到儲(chǔ)能系統(tǒng)的充/放電補(bǔ)償功率，實(shí)現(xiàn)了較好的平滑出力波動(dòng)效果；文獻(xiàn)[14]提出一種光伏最大功率跟蹤工作點(diǎn)控制和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)協(xié)調(diào)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)策略；文獻(xiàn)[15]利用模型預(yù)測控制提高光伏出力預(yù)測精度來獲得最佳儲(chǔ)能參考功率，降低了出力波動(dòng)；文獻(xiàn)[16-17]提出利用模糊控制算法平滑風(fēng)電出力波動(dòng)，得到了較好的平滑效果。但上述文獻(xiàn)在平滑出力波動(dòng)過程中只考慮了以波動(dòng)動(dòng)率為整體目標(biāo)的單一評價(jià)指標(biāo)，在降低波動(dòng)率的同時(shí)，并未對有功功率波動(dòng)曲線局部的光滑度作進(jìn)一步分析。

針對上述問題，本文提出一種考慮光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)控制策略。通過將集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過程中的異常信號再進(jìn)行EMD 分解，去除偽分量得到最終的模態(tài)分量；基于灰色關(guān)聯(lián)度對分解分量進(jìn)行功率重構(gòu)，得到超級電容和蓄電池各自的平滑出力波動(dòng)指令；根據(jù)不同時(shí)間尺度以波動(dòng)率和光滑度為平滑出力波動(dòng)目標(biāo)的雙評價(jià)指標(biāo)，以滑動(dòng)平均濾波為充/放電功率指令，以蓄電池和超級電容器組成的混合儲(chǔ)能電池組進(jìn)行5min 時(shí)間尺度的平滑出力波動(dòng)和以超級電容器組成的單一電池組進(jìn)行1min 時(shí)間尺度的平順光滑度，平順光滑度跟隨平滑出力波動(dòng)，進(jìn)行光伏平滑出力波動(dòng)的協(xié)調(diào)控制；通過算例對EMD、EEMD、互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Complementary EEMD, CEEMD）、自適應(yīng)加噪的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Complete EEMD with Adaptive Noise, CEEMDAN）多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的充/放電功率進(jìn)行對比及不同評價(jià)指標(biāo)波動(dòng)效果驗(yàn)證，結(jié)果表明所提策略有效。

1 考慮光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)控制策略總體思路

考慮光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)控制策略總體框圖如圖1 所示。由圖1 可知，本文將總體思路分為四部分：第一部分根據(jù)光伏有功功率波動(dòng)特性，根據(jù)不同時(shí)間尺度建立以波動(dòng)率和光滑度為平滑出力波動(dòng)目標(biāo)的雙評價(jià)指標(biāo)；第二部分進(jìn)行光伏混合儲(chǔ)能的有功功率分配，主要包括基于MEEMD 有功功率信號分解和灰色關(guān)聯(lián)度有功功率重構(gòu)兩個(gè)模塊；第三部分對光伏混合儲(chǔ)能的充/放電控制策略作進(jìn)一步闡述，包括以滑動(dòng)平均濾波得到充/放電目標(biāo)參考功率，以蓄電池和超級電容器組成的混合儲(chǔ)能電池組進(jìn)行5min 時(shí)間尺度的出力波動(dòng)的平滑，以超級電容器組成的單一電池組進(jìn)行1min時(shí)間尺度的平順光滑度的充/放電控制策略；第四部分為算例仿真部分，主要對比分析了MEEMD 與多種功率分解方法（EMD、EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、小波包）在充/放電頻次和最大充/放電功率方面的優(yōu)勢，以及雙重評價(jià)指標(biāo)與單一評價(jià)指標(biāo)相比在平滑出力波動(dòng)效果的優(yōu)勢。

圖1 考慮光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)控制策略總體框圖Fig.1 Overall block diagram of a hybrid energy storage smoothing output fluctuation control strategy considering photovoltaic dual evaluation indicators

2 構(gòu)建不同時(shí)間尺度平滑出力波動(dòng)評價(jià)指標(biāo)

本文以光伏有功功率波動(dòng)率和光滑度為共同研究對象，組成5min 時(shí)間尺度以波動(dòng)率為評價(jià)指標(biāo)和1min 時(shí)間尺度以光滑度為評價(jià)指標(biāo)的目標(biāo)策略，根據(jù)時(shí)間尺度平滑不同儲(chǔ)能系統(tǒng)的出力波動(dòng)。國家電網(wǎng)光伏并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定[18]，光伏安全并網(wǎng)，光伏有功功率變化1 min 不超出裝機(jī)容量的±10%，而更加平滑的功率曲線能夠提高光伏并網(wǎng)穩(wěn)定性。

2.1 建立5min 時(shí)間尺度平滑出力波動(dòng)評價(jià)指標(biāo)

光伏有功功率波動(dòng)率的定義為：在一段時(shí)間T內(nèi)，光伏有功功率最大值減去最小值后與光伏電站額定功率的比值，光伏有功功率波動(dòng)率表達(dá)式為[19-20]

其中

式中，rpv為光伏有功功率波動(dòng)率；fpv(·)為計(jì)算光伏有功功率波動(dòng)率的函數(shù)；Ppv-max、Ppv-min分別為T時(shí)段內(nèi)光伏有功功率的最大值和最小值；Ppv-rated為光伏電站額定功率；Ppv(t) 為t時(shí)刻光伏有功功率；Δt為采樣時(shí)間。

2.2 建立1min 時(shí)間尺度平順光滑度評價(jià)指標(biāo)

反映光伏有功功率光滑度的標(biāo)準(zhǔn)是噪聲的大小，噪聲越小，曲線光滑度越好；反之噪聲越大，光滑度越差。本文采用多尺度排列熵方法對光伏有功功率的噪聲大小進(jìn)行分析，具體步驟如下。

（1）首先對光伏有功功率時(shí)間序列進(jìn)行粗?；?/p>

式中，P s(j) 為光伏有功功率多尺度時(shí)間序列；s為尺度因子；iP為長度為N的光伏有功功率時(shí)間序列；

（2）對光伏有功功率多尺度時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，即

式中，Ps為光伏有功功率多尺度時(shí)間序列重構(gòu)矩陣；b為嵌入維數(shù)；τ為時(shí)間延遲；

（3）對重構(gòu)矩陣sP的某一行時(shí)間重構(gòu)序列進(jìn)行升序排列，得到

（5）最終得到光伏有功功率的多尺度時(shí)間序列下的排列熵為

3 基于MEEMD 混合儲(chǔ)能光伏有功功率分配

3.1 基于MEEMD 混合儲(chǔ)能光伏有功功率分解

改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（MEEMD）能夠有效解決經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）過程中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象和集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）過程中計(jì)算量大、存在較多偽分量的問題[21]。光伏有功功率作為一種非線性、非平穩(wěn)性的信號，采用MEEMD 進(jìn)行分解，具體分解步驟如下。

（1）向光伏有功功率Ppv(t)中加入兩組均值為0的正、負(fù)白噪聲Pm(t)和-Pm(t)，并進(jìn)行EEMD 分解，得到第一階IMF 分量，即

式中，Pm(t)為光伏有功功率添加的白噪聲，m=1,2,3,…,Ne，Ne為添加的白噪聲的對數(shù)；am為的白噪聲幅值；Pimf-z(t)為第z個(gè)IMF 分量。

（2）將得到的分量進(jìn)行集成平均后，再進(jìn)行多尺度排列熵分析，將異常信號定義為預(yù)分解IMF 分量，對預(yù)分解IMF 分量進(jìn)行EMD 分解，得到

式中，Pimf-x1(t)為異常IMF 分量Pimf-z(t)經(jīng)EMD 分解后的第一個(gè)IMF 分量；Pimf-g1(t)為剩余IMF 分量的疊加；Pimf-xk(t)為Pimf-z(t)經(jīng) EMD 分解后的第k個(gè)IMF 分量；Pimf-gk(t)為相應(yīng)剩余容量的疊加。

（3）分解完成后，得到最終的MEEMD 分解結(jié)果，即

式中，Pimf-u(t)為經(jīng)MEEMD 分解后的各階IMF 分量；t=1,2,3, …,u；Pr(t)為余波分量。

3.2 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析光伏混合儲(chǔ)能有功功率重構(gòu)

由于光伏出力具有非線性和不確定的特征，采用時(shí)空濾波器構(gòu)造的濾波階次難以準(zhǔn)確確定，可能存在功率混疊的情況，不能精確地提取光伏功率經(jīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后各分量的信號特征，而灰色關(guān)聯(lián)度分析的優(yōu)勢是結(jié)構(gòu)簡單和計(jì)算量小，能夠適用于光伏有功功率等非線性信號。光伏有功功率經(jīng)MEEMD 分解去除偽分量后得到最終的各階功率信號IMF 分量和余波分量，利用灰色關(guān)聯(lián)分析對各階功率信號IMF 分量和余波分量進(jìn)行重構(gòu)，得到高頻和低頻兩部分，其中高頻功率波動(dòng)分量由超級電容平滑出力，低頻功率波動(dòng)分量由蓄電池平滑出力?？紤]各分量之間的波動(dòng)頻率，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析各階分量的關(guān)聯(lián)度值，將關(guān)聯(lián)度值相近的分量重構(gòu)為高頻組和低頻組，灰色關(guān)聯(lián)度分析步驟如下。

（1）確定各階分量的目標(biāo)序列和比較序列，計(jì)算目標(biāo)序列和比較序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度為

式中，ξP(x)為關(guān)聯(lián)系數(shù)；Pmb-e(x)為目標(biāo)序列；Pbj-f(x)為比較序列；ρ為灰色分辨系數(shù)，一般取值為0.5；

（2）將求得的關(guān)聯(lián)系數(shù)值代入關(guān)聯(lián)度公式得到各比較序列與目標(biāo)序列的關(guān)聯(lián)度，即

式中，rhs為關(guān)聯(lián)度；ω(k)為權(quán)重。

（3）根據(jù)各序列的關(guān)聯(lián)度值對IMF 各分量和余波分量進(jìn)行重構(gòu)，將比較序列與目標(biāo)序列關(guān)聯(lián)度相近的分為高頻和低頻分量，得到最終的高頻和低頻平滑出力功率指令，高頻平滑出力功率指令為

式中，Phigh(t) 為高頻平滑出力功率指令。

低頻平滑出力功率指令為

式中，Plow(t) 為低頻平滑出力功率指令。

光伏混合儲(chǔ)能功率分配流程如圖2 所示。

4 制定光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能控制策略

本文選用以蓄電池為代表的能量型儲(chǔ)能和以超級電容為代表的功率型儲(chǔ)能作為混合主儲(chǔ)能[22-23]，提出不同時(shí)間尺度的平滑出力波動(dòng)策略，用蓄電池和超級電容器組成的混合儲(chǔ)能電池組以5min 時(shí)間尺度對出力波動(dòng)進(jìn)行平滑，用超級電容器組成的單一電池組以1min 時(shí)間尺度進(jìn)行光滑度平順處理，平順光滑度跟隨平滑出力波動(dòng)，得到不同時(shí)間尺度的儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)先級平滑出力波動(dòng)策略。

圖2 光伏混合儲(chǔ)能有功功率分配流程Fig.2 Flow chart of active power distribution of photovoltaichybrid energy storage

4.1 選取混合儲(chǔ)能充/放電目標(biāo)參考功率

滑動(dòng)平均濾波法（Moving Average Filter, MAF）是基于數(shù)據(jù)窗概念，在連續(xù)的采樣數(shù)據(jù)隊(duì)列中將每次采樣得到的新數(shù)據(jù)放入隊(duì)尾，并去掉原來隊(duì)首的數(shù)據(jù)，將隊(duì)列中的N個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算數(shù)平均，實(shí)現(xiàn)采樣數(shù)據(jù)曲線的平滑，滑動(dòng)平均濾波計(jì)算公式為

式中，Pref(t) 為t時(shí)刻滑動(dòng)平均濾波目標(biāo)參考功率；N為數(shù)據(jù)窗口長度；w=0,1,2,…,N? 1。

超級電容的充/放電功率指令為

式中，Psc(t) 為t時(shí)刻超級電容充/放電功率指令。Psc(t) 0＞ ，超級電容充電；Psc(t) 0＜ ，超級電容放電。

蓄電池的充/放電功率指令為

式中，Pb(t) 為t時(shí)刻超級電容充/放電功率指令。Pb(t) 0＞ ，蓄電池充電；Pb(t) 0＜，蓄電池放電。

4.2 制定不同時(shí)間尺度混合儲(chǔ)能優(yōu)先級控制策略

將光伏有功功率按時(shí)間單位分為5min 和1min，5min 可以反映光伏輸出功率整體的波動(dòng)趨勢，1min可以反映光伏輸出功率的光滑度。本文采用5min 以波動(dòng)率為評價(jià)指標(biāo)，使用超級電容和蓄電池為代表的混合儲(chǔ)能電池組進(jìn)行充/放電控制策略，采用1min 以光滑度為評價(jià)指標(biāo)，使用超級電容器為代表的單一儲(chǔ)能進(jìn)行充/放電控制策略，實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間尺度的儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)先級充/放電控制策略，控制策略具體如下。

（1）以光伏并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定為目標(biāo)，判斷光伏有功功率是否滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，即

式中，Pch(t) 為1min 光伏有功功率變化值；Pmax(t)為1min 最大有功功率值；Pmin(t) 為1min 最小有功功率值；Cpv為光伏總裝機(jī)容量。

（2）光伏有功功率滿足光伏并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)，蓄電池儲(chǔ)能電池組處于停機(jī)狀態(tài)，超級電容電池組進(jìn)入工作狀態(tài)，進(jìn)行1min 時(shí)間尺度的平順光滑度處理，表達(dá)式為

式中，Po(t) 為光伏有功功率光滑度曲線；L為光伏輸出并網(wǎng)功率時(shí)間總長度。若超級電容充電；，超級電容放電。

（3）光伏有功功率超出并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的上限值，進(jìn)入平抑波動(dòng)區(qū)域，蓄電池和超級電容電池組進(jìn)入工作狀態(tài)，以5min 時(shí)間尺度進(jìn)行出力波動(dòng)平滑處理，平順光滑度跟隨平滑出力波動(dòng)，出力波動(dòng)平滑處理后以1min 時(shí)間尺度進(jìn)行光滑度平順處理。主儲(chǔ)能表達(dá)式為

式中，Phess(t) 為混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率。，混合儲(chǔ)能充電；，混合儲(chǔ)能放電。

（4）為防止儲(chǔ)能系統(tǒng)在工作過程中可能存在過充過放的狀態(tài)，需要對超級電容和蓄電池的SOC 進(jìn)行約束，約束條件為

式中，SOCsc(t)、SOCb(t)分別為超級電容和蓄電池在t時(shí)刻的荷電狀態(tài)；SOCsc-min(t)、SOCb-min(t)分別為超級電容和蓄電池在t時(shí)刻的荷電狀態(tài)最小允許范圍；SOCsc-max(t)、SOCb-max(t)分別為超級電容和蓄電池在t時(shí)刻的荷電狀態(tài)最大允許范圍。

混合儲(chǔ)能優(yōu)先級充/放電控制策略流程如圖 3所示。

圖3 光伏混合儲(chǔ)能優(yōu)先級充/放電控制策略Fig.3 Photovoltaic hybrid energy storage charge/discharge control strategy

5 算例分析

為驗(yàn)證本文所提方法的優(yōu)勢，通過與多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在充/放電功率頻次和以波動(dòng)率為單一評價(jià)指標(biāo)的傳統(tǒng)混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)效果進(jìn)行比較，并以新疆某光伏電站某典型日數(shù)據(jù)為例，光伏有功功率數(shù)據(jù)如圖4 所示，裝機(jī)容量為20MW，采樣間隔為5min，基于Matlab 進(jìn)行算例分析。由超級電容和蓄電池組成的混合儲(chǔ)能為主儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行min級的出力波動(dòng)平滑處理，額定功率/額定容量為2MW/20MW·h，由超級電容器為輔助儲(chǔ)能進(jìn)行s 級的光滑度平順處理，額定功率/額定容量為0.4MW/4MW·h。

圖4 光伏有功功率數(shù)據(jù)Fig.4 Photovoltaic active power data

5.1 光伏混合儲(chǔ)能有功功率分配分析

光伏有功功率作為一種非線性、非平穩(wěn)性的信號，在信號分解過程中容易產(chǎn)生模態(tài)混疊現(xiàn)象并存在計(jì)算量大的問題，因此本文采用改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法（MEEMD）對光伏有功功率進(jìn)行分解，光伏有功功率進(jìn)行MEEMD 分解后的結(jié)果如圖5所示。

圖5 光伏有功功率MEEMD 分解Fig.5 MEEMD decomposition of PV active power

由圖5 可知，對光伏有功功率進(jìn)行MEEMD分解后，共得到4 個(gè)IMF 分量和1 個(gè)余波分量R，由高頻到低頻分解較為清晰，而且在分解過程中分解較為準(zhǔn)確，不會(huì)產(chǎn)生模態(tài)混疊現(xiàn)象，計(jì)算速度也有所提高。對MEEMD 分解后的各分量基于灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行功率重構(gòu)，功率重構(gòu)結(jié)果如圖 6所示。

圖6 各分量灰色關(guān)聯(lián)度分析Fig.6 Grey relational degree of each component

由圖6 可知，比較序列中關(guān)聯(lián)度相近的分量有IMF1 和IMF2，關(guān)聯(lián)度系數(shù)都大于0.2，另一組關(guān)聯(lián)度相近的有IMF3、IMF4 和R，關(guān)聯(lián)度系數(shù)都小于0.1。因此組成的高頻分量為IMF1+IMF2，低頻分量為IMF3+IMF4+R。

5.2 5min 時(shí)間尺度平滑出力波動(dòng)分析

5.2.1 5min 時(shí)間尺度充/放電功率分析

基于MEEMD 對光伏有功功率重構(gòu)后的高頻部分和低頻部分進(jìn)行滑動(dòng)平均濾波，分別得到超級電容平抑高頻和蓄電池平抑低頻的充/放電目標(biāo)參考功率指令，如圖7 所示。一般地，N越大，曲線越平滑，出力波動(dòng)的平滑效果越好，但相應(yīng)的儲(chǔ)能容量也會(huì)增加。以光伏有功功率變化1 min 時(shí)間尺度不超出裝機(jī)容量的 ±10% 為目標(biāo)，進(jìn)行N的選取。數(shù)據(jù)窗口的選取見表1，N為10 時(shí)，光伏最大有功功率變化為1.97MW，符合并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

5.2.2 多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解充/放電功率對比

為體現(xiàn)基于MEEMD 信號分解的優(yōu)勢，本文通過多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法與 MEEMD 分解進(jìn)行對比，分別為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）、互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMD）自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN），多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解過程如附錄附圖1 所示，各分解分量排列熵值大小分布如附錄附圖2 所示。由附圖1 和附圖2 可知，MEEMD、EMD、EEMD、CEEMD CEEMDAN 分解分量的個(gè)數(shù)分別為5、6、8、8、8個(gè)，而且MEEMD 每個(gè)分解分量的排列熵值均未超過0.55，不需要進(jìn)行二次分解，計(jì)算時(shí)間較短，而EMD、EEMD、CEEMD、CEEMDAN 都需要進(jìn)行二、、次分解，計(jì)算時(shí)間較長，所以無論是分解分量個(gè)數(shù)還是計(jì)算時(shí)間，MEEMD 分解相較于多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，均具有較好的優(yōu)越性。

圖7 高低頻功率滑動(dòng)平均濾波Fig.7 Sliding average filtering of high and low frequency power

表1 數(shù)據(jù)窗口的選取Tab.1 Selection of data window

多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解充/放電功率對比結(jié)果如圖8所示。

圖8 多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解充/放電功率對比Fig. 8 Comparison of charge/discharge power of variouempirical modes decomposition

由圖8 可知，在主儲(chǔ)能系統(tǒng)充/放電功率頻次上，基于MEEMD 分解高頻充/放電共計(jì)25 次，低頻充/放電共計(jì)9 次；基于EMD 分解高頻充/放電共計(jì)50次，低頻充/放電共計(jì)18 次；基于EEMD 分解高頻充/放電共計(jì)61 次，低頻充/放電共計(jì)31 次；基于CEEMD 分解高頻充/放電共計(jì)46 次，低頻充/放電共計(jì)22 次；基于CEEMDAN 分解高頻充/放電共計(jì)55 次，低頻充/放電共計(jì)28 次；無論是高頻超級電容還是低頻蓄電池，基于MEEMD 分解的充/放電次數(shù)是最少的，其次是EMD、CEEMD、CEEMDAN 和EEMD，而充/放電次數(shù)的減少有利于延長儲(chǔ)能系統(tǒng)使用壽命。在充/放電最大功率上，基于MEEMD 分解最大充/放電功率為1.99MW，最大充/放電功率也是最低的，其次為 EEMD（2.85MW）、EMD（2.96MW）、CEEMDAN（3.75MW）和 CEEMD（6.37MW）。

為了證明基于MEEMD 與其他經(jīng)典算法相比在充放電功率上的優(yōu)越性，本文分別對比了基于MEEMD 與小波包分解和變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition, VMD）在充放電功率方面的優(yōu)越性，充放電功率對比如圖9 所示。

圖9 MEEMD、VMD、小波包充/放電功率對比Fig.9 Charging/discharging power comparison of MEEMD, VMD and wavelet packet

由圖9 可知，雖然VMD 在高頻充/放電的次數(shù)是最少的，為13 次，但在低頻由超級電容器補(bǔ)償?shù)某?放電功率需要的儲(chǔ)能容量較大，不利于經(jīng)濟(jì)性。而小波包分解在充/放電功率方面，無論是低頻還是高頻，其充/放電次數(shù)都要高于基于MEEMD 的充/放電功率，綜合比較后，基于MEEMD 的充/放電功率要優(yōu)于其他兩種。

5.3 1min 時(shí)間尺度平順光滑度分析

由超級電容作為單一電池組，主要跟隨5min 時(shí)間尺度平滑出力波動(dòng)后的1min 時(shí)間尺度平順光滑度，超級電容電池組充/放電功率如圖10 所示。

圖10 輔助儲(chǔ)能系統(tǒng)充/放電功率Fig.10 Charge/discharge power of the auxiliary energy storage system

由圖10 可知，超級電容、電池組在充/放電過程中其充/放電范圍較為廣泛，光伏出力時(shí)間段都為超級電容工作區(qū)間，是因?yàn)楣夥泄β试跐M足并網(wǎng)波動(dòng)要求的同時(shí)，同樣會(huì)對光伏有功功率的光滑度進(jìn)行平滑。而且超級電容其充/放電頻次較為頻繁，總共進(jìn)行了54 次，最大充/放電功率同樣較小，最大充/放電功率僅有0.57MW，是因?yàn)椴捎贸夒娙萜鬟M(jìn)行平滑光伏有功功率中波動(dòng)比較小、且波動(dòng)較為頻繁的功率，符合超級電容本身容量小、快速充/放電的特性。

為體現(xiàn)提出的基于波動(dòng)率和光滑度為雙重評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行平滑出力波動(dòng)的優(yōu)勢，本文分別對以波動(dòng)率為單一評價(jià)指標(biāo)和以波動(dòng)率、光滑度為雙重評價(jià)指標(biāo)的平滑出力波動(dòng)效果進(jìn)行多尺度排列熵值噪聲對比分析，分析結(jié)果見表2。

表2 光滑度噪聲分析Tab.2 Smooth noise analysis

由表2 可知，雙評價(jià)指標(biāo)平滑出力波動(dòng)信號相比于單評價(jià)指標(biāo)平滑出力波動(dòng)信號，排列熵值是最小的，為0.388 3。排列熵值越小，代表噪聲越小，其光滑度越好，得到最終的平滑出力波動(dòng)效果如圖11 所示。

圖11 光伏平滑出力波動(dòng)效果Fig.11 Photovoltaic smooth output fluctuation effect

由圖11 可知，從整體評價(jià)來看，光伏有功功率波動(dòng)發(fā)生了較大變化，波動(dòng)率由原始有功功率的0.42 降低至平滑出力波動(dòng)后的0.12，其1min 最大有功功率變化也縮小到1.97MW，滿足并網(wǎng)要求。從局部評價(jià)來看，由局部放大圖可以清晰表達(dá)，單一評價(jià)指標(biāo)平滑出力波動(dòng)后的有功功率存在小幅度的、較為頻繁的功率波動(dòng)，容易影響光伏并網(wǎng)的穩(wěn)定性；加入光滑度評價(jià)指標(biāo)后，曲線的光滑度得到了較大提升，在滿足并網(wǎng)波動(dòng)要求的同時(shí)，提高了并網(wǎng)穩(wěn)定性。

6 結(jié)論

本文提出了一種考慮光伏雙評價(jià)指標(biāo)的混合儲(chǔ)能平滑出力波動(dòng)控制策略，基于該策略既減少了充/放電頻次，延長了使用壽命，又實(shí)現(xiàn)了較好的平滑出力波動(dòng)效果，主要內(nèi)容如下：

1）根據(jù)光伏有功功率波動(dòng)特性建立波動(dòng)率和光滑度為平滑出力波動(dòng)目標(biāo)的雙評價(jià)指標(biāo)，基于MEEMD 信號分解和灰色關(guān)聯(lián)度功率重構(gòu)，得到了較好的高、低頻功率分配效果。

2）采用5min 時(shí)間尺度平滑出力波動(dòng)和1min時(shí)間尺度平順光滑度相結(jié)合的形式，平順光滑度跟隨平滑出力波動(dòng)進(jìn)行優(yōu)先級控制，最終波動(dòng)率由 0.42 降低到0.12，光滑度噪聲排列熵值由0.511 2 減小到0.388 3，達(dá)到了較好的平滑出力波動(dòng)效果。

附 錄

附圖1 多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解App. Fig. 1 Multiple empirical modal decomposition

附圖2 多種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解各分量排列熵值分布App.Fig.2 Empirical mode decomposition entropy distribution of each component