光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

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...

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Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 Jg. 52; H. 7; S. 1 - 11
Hauptverfasser: 余洋, 陆文韬, 陈东阳, 刘霡, 夏雨星, 郑晓明
Format: Journal Article
Sprache:Chinesisch
Veröffentlicht: 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 01.04.2024
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
Schlagworte:
改进K-means聚类算法
波动平抑
功率分配
电池储能系统
improved K-means clustering algorithm
power distribution
改进侏儒猫鼬优化算法
fluctuation suppression
improved dwarf mongoose optimization algorithm
battery energy storage system
ISSN:1674-3415
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung: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.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.230897