平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置(matlab代码)

简介: 平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置(matlab代码)

1 主要内容

该程序部分复现电机文章《平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置》,针对电-氢混合系统协同平抑接入新型电力系统的新能源波动问题,提出考虑碱性电解槽运行特性的电-氢混合储能容量优化配置方案。首先基于经验模态分解,将原始风电功率信号分解为符合波动量限值的直接并网分量和混合储能功率任务;在综合考虑电化学储能和氢储能介质充放电功率约束和存储状态约束的基础上,制定计及碱性电解槽运行特性的混合储能能量管理策略。基于此策略,以综合成本最小为目标,建立用于平抑风电波动的电-氢混合储能容量配置模型,并通过实际数据进行计算分析,算例结果表明,所提策略下的容量配置方案,在满足平抑需求的前提下,可以有效提高系统经济性。

修改部分:

沿用EMD分解的优点,沿用图2,图4,将高频大波动F2C作为平抑需求,将低频C2F作为并网基准功率,但是选择用超级电容去平抑包络线对称的高频大波动F2C。 对文中的平抑结果分两个模式进行改进,并用代码验证所提策略的依次更优性。 1)0基准线+超级电容平抑+不丢弃正向波动 (丢弃正向波动) 2)变量基准线+超级电容平抑+不丢弃正向波动(丢弃正向波动)

2 部分程序

clc
clear
close all
%%  先从"5分钟级的年风电数据\二KMEANS聚类"路径中将风电出力典型日曲线及频次复制过来后导入
%%  这个文件夹里的场景及频次数据,只是某一次K-MEANS聚类的结果。若是想对应上,那么需要设置路径后再导入(有这种需求的,需要先把当前文件夹中的DAY.MAT和NDAY.mat全删去)
改进]平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置_袁铁江\第三步KMEANS聚类为8簇');load('NDay1');load('NDay2');load('NDay3');load('NDay4');load('NDay5');load('NDay6');load('NDay7');load('NDay8');
load('Day1');load('Day2');load('Day3');load('Day4');load('Day5');load('Day6');load('Day7');load('Day8');
Nday=[NDay1,NDay2,NDay3,NDay4,NDay5,NDay6,NDay7,NDay8];
Day=[Day1,Day2,Day3,Day4,Day5,Day6,Day7,Day8];
%%  针对3.2节 典型日7做一下EMD分解,与低频、高频分量重构的例子
imf7=emd(Day7);
% emd_visu(Day7,1:24*12,imf7)  % EMD专用画图函数
c2f7=zeros(numel(imf7(:,1)),24*12);
f2c7=zeros(numel(imf7(:,1)),24*12);
for i=1:numel(imf7(:,1))
    c2f7(i,:)=sum(imf7(end-i+1:end,:),1);
    f2c7(i,:)=sum(imf7(1:i,:),1);
end
figure(2)
plot(f2c7'
);legend('f2c7(1)','f2c7(2)','f2c7(3)','f2c7(4)','f2c7(5)','f2c7(6)','f2c7(7)','f2c7(8)');
%%  继而是计算图4所示的最大波动量
%max用于矩阵是按列取最大值
%前后相邻做差,取绝对值,取max,得到相隔5min的最大波动量
dita5_c2f7=max(transpose(abs(c2f7(:,1:end-1)-c2f7(:,2:end))));
%前后间隔1个位置做差,取绝对值,取max,得到相隔10min的最大波动量
dita10_c2f7=max(transpose(abs(c2f7(:,1:end-2)-c2f7(:,3:end))));
%将5min与10min的最大波动量串联后,取max,得到10min内的最大波动量
dita_c2f7 = max([dita5_c2f7; dita10_c2f7]);
%% 绘制论文的图4
dita_limit = 20;
figure(3)
plot(dita_c2f7,'-o');
hold on
plot(dita_limit*ones(1,numel(dita_c2f7)));
xlabel('低频重构分量阶数');
ylabel('最大波动量MW/10min');
legend('低频重构各阶分量最大波动','并网功率10min内最大波动量限值');
Nc_c2f7=find(dita_c2f7>dita_limit )-1;
nc_c2f7=Nc_c2f7(1);
figure(4)
plot(f2c7(numel(c2f7(:,1))-nc_c2f7,:));
title('储能平抑分量');
xlabel('时刻/5min');
ylabel('功率/MW');
figure(5)
plot(c2f7(nc_c2f7,:));
title('直接并网分量');
xlabel('时刻/5min');
ylabel('功率/MW');
figure(6)
plot(Day7);
title('风电功率');
xlabel('时刻/5min');
ylabel('功率/MW');
%%  继而就是其他典型日的


3 程序结果


相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法,通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts,提升聚类精度。对比传统DBSCAN,MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题,适应复杂数据分布,增强鲁棒性,适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
|
19天前
|
canal 算法 vr&ar
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究(Matlab代码实现)
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究(Matlab代码实现)
|
19天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【微电网调度】考虑需求响应的基于改进多目标灰狼算法的微电网优化调度研究(Matlab代码实现)
【微电网调度】考虑需求响应的基于改进多目标灰狼算法的微电网优化调度研究(Matlab代码实现)
|
24天前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
|
24天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
141 14
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【图像处理】使用四树分割和直方图移动的可逆图像数据隐藏(Matlab代码实现)
【图像处理】使用四树分割和直方图移动的可逆图像数据隐藏(Matlab代码实现)
|
24天前
|
机器学习/深度学习 算法
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
|
24天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝(Matlab代码实现)
【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝(Matlab代码实现)
127 5
|
24天前
|
存储 算法 安全
【多目标工程应用】基于MOGWO的地铁隧道上方基坑工程优化设计研究(Matlab代码实现)
【多目标工程应用】基于MOGWO的地铁隧道上方基坑工程优化设计研究(Matlab代码实现)

热门文章

最新文章