基于VMD-STFT提升源-荷互動可靠性的混合儲能優(yōu)化配置

馬永翔，唐浦容，閆群民，李宏剛，淡文國

(1.陜西理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院，陜西 漢中 723001；2.成都市水利電力勘測設(shè)計院有限公司，四川 成都610000；3.烏蘭察布電業(yè)局，內(nèi)蒙古 烏蘭察布 012000）

0 引言

以風(fēng)能、太陽能為代表的分布式可再生能源發(fā)電技術(shù)得到了眾多青睞。微電網(wǎng)可以克服可再生能源發(fā)電的波動性、隨機(jī)性。當(dāng)微電網(wǎng)處于孤島運(yùn)行狀態(tài)時，由分布式可再生能源構(gòu)成的發(fā)電系統(tǒng)輸出功率與負(fù)荷所需不能完全一致，導(dǎo)致獨(dú)立運(yùn)行的微電網(wǎng)內(nèi)源荷兩端匹配度較差[1]～[3]，在負(fù)荷高峰和發(fā)電低谷時刻無法保證負(fù)荷的持續(xù)可靠供電，而儲能系統(tǒng)能夠有效解決這一問題[4]。

常見的儲能元件可分為功率型儲能和能量型儲能。兩種儲能混合的方法可彌補(bǔ)單一儲能的不足，是當(dāng)前保證系統(tǒng)中能量供需平衡的重要手段[5]。文獻(xiàn)[6]采用兩種類型儲能結(jié)合的混合儲能系統(tǒng)，實現(xiàn)了微電網(wǎng)處于孤島運(yùn)行狀態(tài)時的內(nèi)部功率平衡。文獻(xiàn)[7]，[8]分別以系統(tǒng)總成本和電壓偏移率最低作為優(yōu)化目標(biāo)，對風(fēng)力發(fā)電和風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)的儲能容量配置進(jìn)行尋優(yōu)。文獻(xiàn)[9]～[11]除將成本作為配置目標(biāo)外，還分別在提高可再生能源利用率、系統(tǒng)供電可靠性和平抑聯(lián)絡(luò)線功率波動方面進(jìn)行儲能的優(yōu)化配置。上述文獻(xiàn)大多明確優(yōu)化目標(biāo)再進(jìn)行儲能的配置，也可先將參考功率進(jìn)行分解，再各自分配給儲能元件。文獻(xiàn)[12]，[13]使用低通濾波算法對微電網(wǎng)儲能系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[14]，[15]使用EMD分解風(fēng)電功率并配置混合儲能，實現(xiàn)功率的平滑吸收。文獻(xiàn)[16]，[17]基于VMD，通過混合儲能的容量配置分別平抑凈負(fù)荷和風(fēng)電出力的功率波動，但在確定分層數(shù)和分頻界限的方法上還需要進(jìn)一步考慮。有關(guān)微電網(wǎng)混合儲能配置方面的問題，優(yōu)化目標(biāo)各有不同，配置方法也有新的研究成果，針對各種分解功率的方法，傳統(tǒng)濾波法的時間常數(shù)難以確定，存在分解不徹底的問題。EMD法本身存在較嚴(yán)重的模態(tài)混疊問題，對功率的剖分效果不理想。VMD法可通過控制收斂條件，有效處理頻率相近的信號，但在確定分層數(shù)和分量重構(gòu)依據(jù)方面需要進(jìn)一步的處理。

在實際工程應(yīng)用中，對需求側(cè)用電趨勢進(jìn)行分析預(yù)測后，再根據(jù)不同的需求進(jìn)行混合儲能配置也具有一定的現(xiàn)實意義。本文以儲能配置成本和供電可靠性兩個指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo)，提出使用確定最優(yōu)分層數(shù)K的VMD法結(jié)合STFT對微電網(wǎng)需求側(cè)混合儲能系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置，并驗證了本文配置方法相較于其他兩種傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性。

1 獨(dú)立微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.1 直流微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

本文含有混合儲能的獨(dú)立直流風(fēng)、光發(fā)電微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 含混合儲能的直流微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of DC microgrid with hybrid energy storage

1.2 混合儲能系統(tǒng)

為克服光伏及風(fēng)力發(fā)電的間歇性、隨機(jī)性對負(fù)荷正常供電的影響，加設(shè)儲能系統(tǒng)能夠保證獨(dú)立微電網(wǎng)的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行[18]。在微電網(wǎng)中發(fā)揮功率型儲能和能量型儲能的優(yōu)越性能，能有效的抑制功率短時間波動，延長儲能的使用壽命。

1.2.1容量計算

本文功率型儲能裝置選用響應(yīng)速度快的超級電容，能夠?qū)ω?fù)荷突變提供瞬時的功率支撐，提供功率波動中的高頻分量。能量型儲能裝置則選用儲能時間長，且能量密度較大的鉛酸蓄電池，用以平抑功率中的低頻波動分量[5]。

在系統(tǒng)的整個工作過程中，凈負(fù)荷功率為

式 中：PLoad(t）為 負(fù) 荷 功 率；PSolar(t）為 光 伏 發(fā) 電 的 有功功率；PWind(t）為風(fēng)力發(fā)電的有功功率。

當(dāng)P(t）>0時，表示儲能系統(tǒng)需要提供的功率；當(dāng)P(t）＜0時，表示儲能系統(tǒng)需要存儲的功率。

根據(jù)已知儲能裝置每個采樣時刻所需提供或消納的有功功率P(t），高頻分量記為PS(t），低頻分量記為PB(t），可以得到從t0時刻起整個采樣時間T中累積的總功率ΔP，總能量ΔE為

式 中：ΔPS，ΔPB，ΔES，ΔEB分 別 為 超 級 電 容 和 蓄 電池累積的總功率和總能量。方便后文描述，本文下標(biāo)S統(tǒng)一指代高頻分量，即超級電容的相關(guān)值；下標(biāo)B統(tǒng)一指代低頻分量，即蓄電池的相關(guān)值。

1.2.2可靠額定容量計算

計算儲能裝置的額定容量及功率須采用可靠容量計算方法。對設(shè)計儲能裝置額定功率的要求是須滿足整個采樣周期內(nèi)等效凈負(fù)荷最大值。在實際應(yīng)用中，還應(yīng)考慮電池的荷電狀態(tài)(SOC），以保護(hù)儲能元件并且延長其使用期限，設(shè)定超級電容SOC上、下限SOCminS，maxS和蓄電池的SOC上、下 限SOCminB，maxB。

經(jīng)過儲能的SOC約束后，可得到儲能元件的額定功率為[19]

式 中 ：Pdis，S/B，Pch，S/B分 別 為 儲 能 裝 置 的 實 際 輸 出 和吸收功率。

能量型儲能的額定容量為[19]

式 中：Edis，S/B，Ech，S/B分 別 為 儲 能 裝 置 的 實 際 放 電 電量和充電電量。

功率型儲能的額定容量主要取決于其快速響應(yīng) 特 性[19]。

式中：Δt為能量型儲能滯后于功率型儲能的時間差，可 取0.5 s。

由于能量型儲能追蹤電流指令慢于功率型儲能的響應(yīng)時間，在其時間差內(nèi)會出現(xiàn)實際承擔(dān)的最大電量值，故而在能量型儲能捕捉到電流指令后，二者才會根據(jù)分頻后負(fù)責(zé)的功率大小各自正常運(yùn)行。

2 混合儲能功率分配方法

根據(jù)兩種儲能裝置互補(bǔ)的特性，可使用3種不同的分頻方法。

2.1 變分模態(tài)分解

2.1.1變分模態(tài)分解原理

在處理變非線性、非平穩(wěn)的波動信號方面，分模 態(tài) 分 解(Variational Modal Decomposition，VMD）是一種自適應(yīng)的信號分解方法[20]。使用VMD分解凈負(fù)荷功率序列信號再分配給混合儲能，能夠提高微電網(wǎng)需求側(cè)的供電可靠性及配置經(jīng)濟(jì)性。整體的VMD法分解信號序列思路是將信號分解成K個具有固定中心頻率 ωk的模態(tài)分量uk[21]。分解層數(shù)需要預(yù)先設(shè)置，若選取較小的K值，信號序列中的一些重要信息會被過濾，影響分解精度；當(dāng)選取的K值較大，相鄰模態(tài)分量的中心頻率會過于接近，導(dǎo)致模態(tài)分量重復(fù)。為找出合適的分解層數(shù)從而得到準(zhǔn)確的分解結(jié)果，本文采用中心頻率法確定最優(yōu)分層數(shù)K，同時為了防止出現(xiàn)通頻帶重合、模態(tài)混疊等現(xiàn)象，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法(Pearson）進(jìn)一步確定K。

2.1.2基于短時傅里葉變換(STFT）的分量重構(gòu)

為研究各分解模態(tài)間的混疊情況，同時作為分量重構(gòu)的依據(jù)，本文采用短時傅里葉變換的方法對序列信號進(jìn)行時頻分析，短時傅里葉變換將時域和頻域聯(lián)系起來，實質(zhì)是對傅里葉變換的加窗處理，對信號進(jìn)行分段的頻譜分析，從而得出信號的時變信息[22]。通過STFT能夠得出各分量信號頻率隨時間變化的情況、各時刻的瞬時頻率及幅值。對使用了VMD分解的模態(tài)分量利用STFT進(jìn)行時頻分析，可得到各模態(tài)的混疊情況，同時根據(jù)不同類型儲能元件的頻率響應(yīng)特性進(jìn)行分量的重構(gòu)和配置，以提升系統(tǒng)的性能。

2.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)(EMD）能夠無需任何先驗信息，根據(jù)采樣時間的不同尺度特征，將含有多個頻率成分的原始信號分解為一系列的單頻率信號，也即本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF）[23]。當(dāng)采用EMD對凈負(fù)荷功率P(t）進(jìn)行分解后，余量反映P(t）變化趨勢，每個IMF都是P(t）的一種振蕩模式，整個分解得出的IMF分量及一個余量的總和等于原始數(shù)據(jù)P(t）[20]。

在使用EMD分解法時，若輸入信號存在間歇現(xiàn)象，則會導(dǎo)致分解結(jié)果模態(tài)混疊，造成信號時頻分布錯亂，得到不準(zhǔn)確甚至錯誤的IMF分量，因此采用STFT分析的模態(tài)混疊情況并作為分量重構(gòu)的依據(jù)。以開始發(fā)生混疊現(xiàn)象的分量為界，對功率進(jìn)行高、低頻的重構(gòu)并合理分配給超級電容和蓄電池。

2.3 一階低通濾波

低通濾波同樣可以作為分解信號的方法，低頻信號可以正常通過，而高頻的超過設(shè)置臨界值的信號被阻斷或是減弱[24]。使用一階低通濾波法對本文凈負(fù)荷功率進(jìn)行分配的具體過程是：凈負(fù)荷功率P(t）經(jīng)濾波后，得到低頻分量PB(t），用濾波前的功率減去PB(t）得到高頻分量PS(t）。使用一階低通濾波算法后的高、低頻功率分量表達(dá)式為[20]

由式(7）可知，TL的取值影響功率的分配情況[25]，TL取值越大，低頻分量波動幅度就越小，意味著蓄電池承擔(dān)的功率分量較為平穩(wěn)，而高頻分量波動則較為劇烈，表示超級電容承擔(dān)波動幅度較大的功率分量；相反，若TL取值越小，蓄電池承擔(dān)的功率波動幅度會變大，而超級電容承擔(dān)的功率波動幅度變小。為避免蓄電池頻繁充放電，同時發(fā)揮超級電容的較快響應(yīng)速度優(yōu)點(diǎn)，在時間規(guī)定范圍內(nèi)，盡量取較大的濾波時間常數(shù)，同時，TL與分界頻率fL[0～1/(2ts）]呈負(fù)相關(guān)特性，故選擇較小的fL值，本 文 取0.5。

3 配置優(yōu)化指標(biāo)

在對混合儲能進(jìn)行配置時，不同的功率分頻方法在不同方面也會呈現(xiàn)出各自的優(yōu)勢，本文給出以下幾種評價指標(biāo)，為實際應(yīng)用中的不同需求提供參考。

3.1 混合儲能投資運(yùn)行成本

在配置混合儲能時，由于超級電容和鉛酸蓄電池的使用壽命周期不同，為防止其差異性給經(jīng)濟(jì)計算帶來偏差，采取凈年值法將購置成本折算為等年值。體現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的指標(biāo)通常包含儲能裝置的購置成本、更換成本及維護(hù)成本[12]。

3.1.1購置成本

購 置 成 本Cg，S，Cg，B由 儲 能 裝 置 各 自 的 額 定 功率和額定容量決定，同時也與其必要的輔助設(shè)施成 本 相 關(guān)[12]，即：

式 中：CE，S，CE，B分 別 為 超 級 電 容 和 蓄 電 池 的 單 位能量價格，本文分別取37 000元/(kW?h）和1 240元/(kW?h）；ηe為 儲 能 元 件 充 放 電 效 率，取0.85；Cp，S，Cp，B分 別 為 超 級 電 容 和 蓄 電 池 的 單 位 功 率 價格，分 別 取370，1 100元/kW；Cf，B為 蓄 電 池 輔 助 設(shè)施的單位能量成本，取350元/(kW?h）；R為與項目周期及年利率相關(guān)的等年值折算系數(shù)，本文取0.117。

3.1.2更換成本

超 級 電 容 及 蓄 電 池 的 更 換 成 本Ch，S，Ch，B為[12]

式中：kS，kB分別為超級電容和蓄電池的更換次數(shù)；β為更換序數(shù)；q為儲能裝置的壽命周期，設(shè)置超級電容壽命20 a，蓄電池壽命5 a。

3.1.3維護(hù)成本

超 級 電 容 及 蓄 電 池 的 維 護(hù) 成 本Cw，S，Cw，B與 額定功率有關(guān)，包含人力管理成本[12]，即：

式 中：Cz，S，Cz，B分 別 為 超 級 電 容 和 蓄 電 池 單 位 功 率下的維護(hù)成本，分別取50，30元/kW。

3.2 儲能裝置荷電狀態(tài)

SOC反映裝置的剩余容量[26]。計算整個采樣周期某一時刻的儲能SOC(t）為

式中：SOC(t-1）為上一時刻的SOC，初始SOC(0）取0.5；E(t）為t時儲能需提供或消耗的容量；整個采樣周期T內(nèi)，儲能需累積提供的最大或最小能量(若為負(fù)值，取絕對值）；本文超級電容和蓄電池的SOC上、下限分別取0.1≤SOCS≤0.9，0.15≤SOCminS≤0.85。

3.3 系統(tǒng)供電可靠性評估指標(biāo)

本文以系統(tǒng)的缺電時刻占總采樣時間點(diǎn)的百分比作為評估系統(tǒng)供電可靠性的指標(biāo)，即缺電概率(Loss of Power Supply Probability，LPSP）。當(dāng) 發(fā)電系統(tǒng)提供的電能不足以承擔(dān)負(fù)荷用電量，且儲能系統(tǒng)也達(dá)到了放電上限，則此時的負(fù)荷處于缺電狀態(tài)。本文將已知凈負(fù)荷功率分解后再分配給儲能，當(dāng)采用的儲能配置方案分析系統(tǒng)的缺電概率時，需要根據(jù)設(shè)定的SOC上、下限來判斷。為描述整個采樣周期的缺電情況，定義一個布爾量SLPSP。若某一時刻t超級電容及蓄電池的SOC均等于或低于設(shè)置的最小值，判定此時刻負(fù)荷處于缺 電 狀 態(tài)，則SLPSP(t）=1，其 余 不 缺 電 時 刻SLPSP(t）=0。缺 電 概 率(LPSP）為

式中：T為整個采樣周期總采樣點(diǎn)數(shù)。

3.4 系統(tǒng)消納水平評估指標(biāo)

本文以系統(tǒng)的能源棄用率(Loss of Produced Power Probability，LPPP）作為評估系統(tǒng)光伏及風(fēng)力發(fā)電消納水平的指標(biāo)。能源棄用是指風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)提供的電能充足，不僅可為負(fù)荷提供電能，同時為儲能充電，但儲能系統(tǒng)達(dá)到了充電上限，此時不得不將多余的風(fēng)電光伏發(fā)電資源舍棄。本文判斷系統(tǒng)是否處于棄風(fēng)棄光狀態(tài)，同樣依據(jù)儲能系統(tǒng)的SOC值。為描述整個采樣周期的能源棄用情況，定義一個布爾量SLPPP。若某一時刻t超級電容及蓄電池的SOC值均高于設(shè)置的最大值，判定此時刻儲能飽和，系統(tǒng)處于能源棄用狀態(tài)，則SLPPP(t）=1，其余時刻SLPPP(t）=0。能源棄用率表達(dá)式為

混合儲能優(yōu)化配置整體框圖如圖2所示。

圖2 混合儲能優(yōu)化配置整體框圖Fig.2 Overall block diagram of hybrid energy storage optimization configuration

4 算例分析

本文基于某獨(dú)立風(fēng)光直流微電網(wǎng)一周的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實驗。該微電網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)額定功率為250 kW、風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)額定功率為200 kW、系統(tǒng)最大負(fù)荷為300 kW，P(t）為凈負(fù)荷功率，取一周的功率數(shù)據(jù)，采樣時間ts均為15 min，假設(shè)項目周期為20 a，風(fēng)光發(fā)電單元總功率及負(fù)荷功率曲線如圖3所示。

圖3 負(fù)荷及風(fēng)光發(fā)電單元功率曲線Fig.3 Load and wind turbine units power curve

對負(fù)荷功率及發(fā)電單元功率作差，得到凈負(fù)荷功率數(shù)據(jù)P(t），也即混合儲能參考功率，如圖4所示。

圖4 凈負(fù)荷功率曲線Fig.4 Net load power curve

4.1 方案設(shè)計

使用VMD分解法時，需要預(yù)先確定模態(tài)數(shù)K，K值過大或者過小都會影響分解結(jié)果，導(dǎo)致分解不完全或產(chǎn)生混疊現(xiàn)象。本文通過觀察不同分解模態(tài)數(shù)時的中心頻率分布確定最優(yōu)的K值，對應(yīng)K值的中心頻率如表1所示。

表1 不同K值對應(yīng)的中心頻率Table 1 Center frequency corresponding to different K

由表1可知，當(dāng)K值為7時，中心頻率穩(wěn)定在0.480 7，但觀察分解結(jié)果0.242 6，0.327 7及0.480 7 Hz的3個頻率相差較小，有可能出現(xiàn)通頻帶重合導(dǎo)致的模態(tài)混疊現(xiàn)象。為了進(jìn)一步確定合理的模態(tài)數(shù)，本文使用Pearson相關(guān)系數(shù)法將相鄰模態(tài)分量的相關(guān)性進(jìn)行分析比較，如表2所示。

表2 相鄰模態(tài)分量的Pearson相關(guān)系數(shù)Table 2 Pearson correlation coefficient of adjacent modal components

表中Cnm為分解出的第n和m個模態(tài)分量的相關(guān)系數(shù)，取值為-1～1，當(dāng)所得數(shù)值越接近于1，表示兩組變量趨于正相關(guān)的程度越高；越接近于-1，表示負(fù)相關(guān)程度越高；接近于0，表示線性相關(guān)度低[23]。當(dāng)K＜6時，相鄰分量的相關(guān)系數(shù)均小于0.06，而K=7時，相關(guān)系數(shù)值較大，甚至C67超過0.1，表明當(dāng)選定的模態(tài)數(shù)≥7時，分解出的模態(tài)分量相關(guān)性較高，易出現(xiàn)混疊現(xiàn)象。

本文選定K=6不僅滿足中心頻率的穩(wěn)定，各相鄰模態(tài)分量耦合程度也較低。VMD分解的參數(shù)α選用默認(rèn)值2 000；τ設(shè)置為0.3，以保證信號序列分解的保真度。經(jīng)VMD分解后的凈負(fù)荷序列信號結(jié)果如圖5所示。

圖5 基于VMD的凈負(fù)荷功率分解結(jié)果Fig.5 Power decomposition of net load based on VMD

圖中P1(t）～P6(t）分別為從高頻到低頻的功率分量IMF1～I(xiàn)MF6，雖能明顯看出高、低頻功率波動幅度的較大差異，但進(jìn)行高、低頻功率重構(gòu)需要進(jìn)一步通過STFT進(jìn)行時頻分析，并根據(jù)儲能裝置的頻率響應(yīng)特性進(jìn)行功率的配置。

4.2 結(jié)果對比分析

為了對儲能的功率進(jìn)行配置，需要對分配結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)。本文利用STFT分別對使用VMD及EMD分解后的各模態(tài)分量進(jìn)行時頻分析，結(jié)果如圖6，7所 示。

圖6 經(jīng)STFT分析后得到的VMD分解結(jié)果瞬時頻率時間曲線Fig.6 The instantaneous frequency-time curve of VMD decomposition results obtained after STFT analysis

圖7 經(jīng)STFT分析后得到的EMD分解結(jié)果瞬時頻率時間曲線Fig.7 The instantaneous frequency-time curve of EMD decomposition results obtained after STFT analysis

由圖6，7可知，分量的時頻分析曲線有重合部分，說明分解出的分量耦合程度較高，產(chǎn)生了模態(tài)混疊現(xiàn)象，同時根據(jù)選用的混合儲能裝置的性能差異，使超級電容承擔(dān)頻率較高、波動較為劇烈的高頻分量；而蓄電池承擔(dān)頻率較低、波動較平穩(wěn)的低頻分量。對使用了VMD分解法的分量IMF1-IMF4重構(gòu)、IMF5和IMF6重構(gòu)，使用EMD分解法的分量IMF1和IMF2重構(gòu)、IMF3-IMF8重構(gòu)，最后進(jìn)行不同儲能裝置的功率分配。分別用3種分配方法重構(gòu)后的高、低頻分量結(jié)果見圖8～10。

圖8 使用VMD分解后的凈負(fù)荷功率分量Fig.8 Power component of net load after VMD decomposition

對比圖8～10可知，經(jīng)VMD和EMD分解后的低頻功率分量更為平穩(wěn)，分量曲線無明顯尖峰，表明這兩種分頻技術(shù)很大程度上將功率按照頻率波動的特性進(jìn)行了分解。而經(jīng)一階低通濾波方法濾出的高、低頻功率分量波動都較為明顯，蓄電池會承擔(dān)較多功率分量，不利于延長蓄電池壽命。

應(yīng)用不同的分頻方法，得到的配置結(jié)果也不相同。經(jīng)過計算，3種方法下的系統(tǒng)缺電率、能源棄用率、配置總成本等結(jié)果如表3所示。

表3 混合儲能系統(tǒng)配置結(jié)果對比Table 3 Comparison of hybrid energy storage system configuration results

由表3可知：使用一階低通濾波方法雖然成本較低，但無法保證對負(fù)荷的可靠供電，能源棄用率也較高，結(jié)合圖9，低頻分量各時刻波動幅度較劇烈，表明蓄電池在工作過程中需要頻繁的充放電，此舉也不利于延長電池的使用壽命；使用EMD分解技術(shù)得出的儲能配置結(jié)果在采樣周期內(nèi)無缺電時刻且能源棄用率降為1.79%，表明供電可靠性和能源消納水平均略高于使用一階低通濾波法，但所需的配置總成本高出47萬元；而使用VMD法的配置方案不僅保證了系統(tǒng)的可靠供電，能源棄用率低至0.59%，配置總成本相較于3種方法中最經(jīng)濟(jì)的一階低通濾波法也減少了23萬元，表明此配置方法在能源消納水平及經(jīng)濟(jì)性方面均有一定的優(yōu)化效果，不同程度上提升了源-荷互動的靈活性和可靠性。

圖9 使用EMD分解后的凈負(fù)荷功率分量Fig.9 Power component of net load after EMD decomposition

圖10 使用一階低通濾波分解后的凈負(fù)荷功率分量Fig.10 Power component of net load decomposed by firstorder low-pass filtering

5 結(jié)論

本文基于含有混合儲能系統(tǒng)的獨(dú)立直流微電網(wǎng)，提出了使用VMD分解法結(jié)合STFT的儲能優(yōu)化配置方案。首先利用系統(tǒng)的發(fā)電功率以及負(fù)荷功率數(shù)據(jù)得出微電網(wǎng)系統(tǒng)的凈負(fù)荷功率，再根據(jù)儲能裝置的特性，采用超級電容和鉛酸蓄電池作為系統(tǒng)的混合儲能部分；然后分析VMD，EMD分解技術(shù)和一階低通濾波方法的原理，其中，使用中心頻率法結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)確定VMD的最優(yōu)分解模態(tài)數(shù)K，再通過STFT對EMD和VMD的分解結(jié)果進(jìn)行時頻分析，研究各分量的模態(tài)混疊情況并作為分量重構(gòu)的依據(jù)。將使用以上3種方法得出的分解結(jié)果重構(gòu)后分配給超級電容和蓄電池，最后對總配置成本、缺電率和能源棄用率等指標(biāo)進(jìn)行計算對比，從經(jīng)濟(jì)性和供電可靠性兩方面體現(xiàn)了使用VMD分解法配置儲能的優(yōu)越性，也進(jìn)一步提高了源-荷互動的靈活性，可為實際的工程項目應(yīng)用提供參考。