基于变分模态分解的平抑风电波动混合储能容量优化配置

张萍; 李永强; 杏华良

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24077

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基于变分模态分解的平抑风电波动混合储能容量优化配置

储能 | 更新时间：2026-06-29

- 基于变分模态分解的平抑风电波动混合储能容量优化配置
- Optimization Configuration of Hybrid Energy Storage Capacity for Wind Power Fluctuation Smoothing Based on Variational Mode Decomposition
- 发电技术 2025年46卷第6期页码：1144-1153
- 作者机构：
  
  兰州理工大学电气工程学院，甘肃省兰州市 730050
- 作者简介：
  
  张萍(1979)，女，博士，副教授，研究方向为新能源电力系统建模与控制，415621328@qq.com；
  李永强(2000)，男，硕士研究生，研究方向为风力发电及并网，2982925060@qq.com；
  杏华良(1996)，男，硕士研究生，研究方向为风力发电及并网，2228438876@qq.com。
- 基金信息：
  
  兰州市科技计划项目(2025-3-081)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24077
  中图分类号： TK 83;TM 614
- 收稿：2024-10-22，
  
  修回：2025-01-29，
  
  纸质出版：2025-12-31
- 稿件说明：
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张萍,李永强,杏华良.基于变分模态分解的平抑风电波动混合储能容量优化配置[J].发电技术,2025,46(06):1144-1153.

ZHANG Ping,LI Yongqiang,XING Hualiang.Optimization Configuration of Hybrid Energy Storage Capacity for Wind Power Fluctuation Smoothing Based on Variational Mode Decomposition[J].Power Generation Technology,2025,46(06):1144-1153.
张萍,李永强,杏华良.基于变分模态分解的平抑风电波动混合储能容量优化配置[J].发电技术,2025,46(06):1144-1153. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.24077.

ZHANG Ping,LI Yongqiang,XING Hualiang.Optimization Configuration of Hybrid Energy Storage Capacity for Wind Power Fluctuation Smoothing Based on Variational Mode Decomposition[J].Power Generation Technology,2025,46(06):1144-1153. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.24077.

摘要

目的

针对风力发电存在的波动性与不连续性问题，提出一种用于风电功率平抑的混合储能系统配置方案，并将锂离子电池与超级电容器集成至风电系统中，用以解决风电不稳定性问题。

方法

首先，采用指数平滑和递推平均加权的滤波技术，动态调整其权重，得到风电并网功率与储能系统参考功率。然后，利用粒子群优化算法对变分模态分解参数进行调整，将储能系统参考功率分解为高频与低频分量，分别由超级电容器与锂离子电池承担。最后，建立混合储能系统全生命周期优化配置模型，最小化储能设施的配置成本。

结果

所提方案能使输出功率更好地符合并网标准，降低并网功率输出时间，实现锂离子电池和超级电容器之间的功能互补。

结论

所提方案有效解决了风力发电的波动性与不连续性问题，实现了最优的储能配置，在经济性和平抑波动性能之间达到平衡。

Abstract

Objectives

To address the issues of variability and intermittency of wind power generation

a configuration scheme of hybrid energy storage system for wind power smoothing is proposed. The system integrates lithium-ion batteries and supercapacitors into the proposed wind power system to reduce its instability.

Methods

Firstly

filtering techniques of exponential smoothing and recursive weighted average are used to dynamically adjust their weights

determining both the grid-connected wind power and the reference power for the energy storage system. Then

particle swarm optimization algorithm is applied to adjust the parameters of variational mode decomposition

decomposing the reference power of the energy storage system into high-frequency and low-frequency components

which are handled by supercapacitors and lithium-ion batteries

respectively. Finally

a lifecycle optimization configuration model for the hybrid energy storage system is developed to minimize the configuration costs of storage facilities.

Results

The proposed solution can make the output power better meet the grid-connected standard

reduce the grid-connected power output time

and realize the functional complementarity between lithium-ion batteries and supercapacitors.

Conclusions

The proposed solution effectively addresses the variability and intermittency of wind power generation

achieving optimal energy storage configuration and striking a balance between economic efficiency and stabilize fluctuation performance.

关键词

Keywords

references

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