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国网青海省电力公司;华北电力大学鲜文军获国家专利权

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龙图腾网获悉国网青海省电力公司;华北电力大学申请的专利一种风电功率波动平抑的双电池储能系统优化控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119695992B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411761202.8,技术领域涉及:H02J3/32;该发明授权一种风电功率波动平抑的双电池储能系统优化控制方法是由鲜文军;张真;李晶华;李延和;李兵;谭伟军;胡红菊;杨威;李剑;徐钢设计研发完成,并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

一种风电功率波动平抑的双电池储能系统优化控制方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种风电功率波动平抑的双电池储能系统优化控制方法,包括:获取风电场实际出力功率的数据,采用改进自适应噪声完备集合经验模态分解法对风电场功率数据进行分解,得到有限个IMF分量;结合所设定的并网波动标准对所得到的IMF分量进行重构,将重构后的低频分量作为并网功率直接入网,将重构后的高频分量作为储能系统的目标功率,分配给储能系统;将目标功率作为双电池储能系统需要平抑的功率任务,结合储能系统的功率约束和SOC约束,得到双电池储能系统的优化控制策略,并对双电池储能系统的循环寿命进行评估。本发明根据风电场的功率数据,获得双电池储能系统的充放电功率调度策略,并应用该策略实现了对双电池储能系统的寿命评估。

本发明授权一种风电功率波动平抑的双电池储能系统优化控制方法在权利要求书中公布了:1.一种风电功率波动平抑的双电池储能系统优化控制方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1,获取风电场实际出力功率的数据,采用改进自适应噪声完备集合经验模态分解法对风电场功率数据进行分解,得到有限个IMF分量; 步骤2,结合所设定的并网波动标准对所得到的IMF分量进行重构,将重构后的低频分量作为并网功率直接入网,将重构后的高频分量作为双电池储能系统的目标功率,分配给双电池储能系统;重构后得到符合所规定的并网波动限制的低频分量和高频分量,并将符合所规定的并网波动限制的低频分量作为并网分量PGrid,高频分量作为双电池储能系统需要平抑的分量PDbess,其关系如下: Pw=PGrid+PDbess 式中,Pw为风电场实际出力功率,PGrid为低频并网分量,PDbess为双电池储能系统需要平抑的功率任务; 步骤3,将步骤2中的目标功率作为双电池储能系统需要平抑的功率任务,结合双电池储能系统的功率约束和SOC约束,得到双电池储能系统的优化控制策略,并对双电池储能系统的循环寿命进行评估; 所述储能系统的功率约束为: 当PDbess>0时,若系统中电池A放电,电池B充电时,电池单元A和B的功率约束应该满足若系统中电池B放电,电池A充电时,电池单元A和B的功率约束应该 满足当PDbess<0时,若系统中电池A放电,电池B充电时,电池单元A 和B的功率约束应该满足若系统中电池B放电,电池A充电时,电池单 元A和B的功率约束应该满足;当PDbess=0时,储能系统 待机不运行;其中:为电池单元A的充放电功率,MW;为电池单元B的充放电功率, MW; 所述储能系统的SOC约束为: 式中,为双电池储能系统中电池单元的SOC下限,单位为%;为一充一放运行模式电池SOC上限,单位为%;SOCref为电池SOC的最佳循环区间;当某电池单元在当前模式下的SOC达到循环区间边界时,两电池单元的充放电趋势切换;两电池单元SOC随时间的递推模型表示为: 式中:SOCAt、SOCBt分别为A、B两电池单元在t时刻SOC荷电状态值,单位为%;SA、SB分别为A、B两电池单元在t时刻的充放电状态标志位,其中:电池放电状态标志位为1,充电状态标志位为-1,待机状态标志位为0;ω1、ω2为t时刻储能系统模式标志位,ω1=1、ω2=0;Δt为采样时间间隔,单位为s;Erat为电池单元额定能量,MJ;η为转换效率,单位为%; 所述循环寿命评估的具体方法如下: 采用雨流计数法对充放电深度进行计算,并结合电池循环寿命与其充放电深度的关系式,计算出其循环寿命,关系式如下: 式中:N为电池循环寿命;DOD为电池放电深度; 运用循环寿命关系式,根据电池SOC曲线得到电池工作DOD的n次循环,记为DOD1、DOD2、…、DODn,电池寿命衰减率表示为: 式中,NmaxDODi表示第i次放电深度对应的电池循环寿命;若电池经历了n次循环,则电池理论循环寿命表示为: L=1α; 至此,完成寿命评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人国网青海省电力公司;华北电力大学,其通讯地址为:810008 青海省西宁市城西区胜利路89号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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