光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

作     者：余洋 陆文韬 陈东阳 刘霡 夏雨星 郑晓明 YU Yang;LU Wentao;CHEN Dongyang;LIU Mai;XIA Yuxing;ZHENG Xiaoming

作者机构：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)河北保定071003 河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定))河北保定071003 国网山西省电力公司经济技术研究院山西太原030001 

基　　金：国家重点研发计划项目资助(2018YFE0122200) 国家自然科学基金项目资助(52077078) 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2024年第52卷第7期

页      码：1-11页

摘      要：针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。

主 题 词：电池储能系统 波动平抑 功率分配 改进侏儒猫鼬优化算法 改进K-means聚类算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.19783/j.cnki.pspc.230897

馆 藏 号：203127466...