一种确定独立新能源系统接入储能装置容量的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种确定独立新能源系统接入储能装置容量的方法，属于新能源发电
技术领域。
【背景技术】
[0002] 目前新能源发电的大规模应用在国内外的电力供应中已占有一定的比重，对节能 减排、发展清洁能源起到了积极有效的作用。在新能源发电的利用中，由于其中的风电、光 伏发电等受气象因素的影响，具有间歇性，随机波动性，导致输出功率波动，给电网及负荷 带来不可忽视的负面影响。国内外学者通过设计储能装置的方式平抑可再生能源发电受气 象因素影响而产生的功率波动。
[0003] 储能技术是实现能量平衡，保证电网正常运行的重要手段，具有不可替代的支撑 和优化的作用。但是由于储能配置的容量是按照最大化来配置的，且投资成本高，不具有经 济性。所W从投资成本的经济性和功能实现的有效性方面考虑，储能应用时，合理的容量配 置是非常有必要的。实际工程中，储能容量的选取通常是凭经验来实现的，从而难W保证储 能容量大小的准确性。因此，需要依托当地风光特性，依托算法快速准确确定储能容量，有 效改善风光功率的输出特性。
【发明内容】
[0004] 发明目的：本发明针对国内新能源发电技术提高的需要，提出了一种确定独立新 能源系统接入储能装置容量的方法，可应用于新能源发电技术领域。
[0005] 技术方案：本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：一种确定独立新能源系 统接入储能装置容量的方法，包括W下步骤：
[0006] 1)对已获取的功率数据进行离散傅里叶变换，获得幅频曲线；
[0007] 2)对功率数据进行频谱分析，消除直流分量，进行离散傅里叶反变换，获得消除直 流分量的功率数据，即基准数据；
[0008] 3)假设特定频率和特定的功率数据；
[0009] 4)引入信号能量的概念，计算能量与基准能量的比例；
[0010] 5)通过配置时间与储能功率计算得到储能容量。
[0011] 作为优化，在步骤1)中，傅里叶变换后的幅频结果公式： 5=巧户 巧/]，.…，巧,~']]'
[001 引J I/=[./川，...，/[']，...JT'.V]] . 阳01引式中：N为采样点的个数；P为功率数据，P= [P[l]，…，P[i]，…，P[闲]t;F(巧为 对功率数据进行傅里叶变换；S[i]为第i个f[i]的幅值，S[i] =R[i]+jI[i]，R[i]和I[i] 分别为实部和虚部；f为采样频率，f[i] =f? (i-l)/N。
[0014] 作为优化，在步骤2)中，消除直流分量的公式为： f〇+jO/'=O W15]SW=怖I乂八^.
[0016]消除直流分量的功率数据（基准数据）P。公式为： 阳017] P。=FI(So) = [P0[l]，...，P〇[i]，....，P〇W]]T;
[0018] 式中，Fi(S。）为对S。进行离散傅里叶变换；Pn[i]为消除直流分量的功率数据（基 准数据），在第i个采样点的数据。
[0019] 作为优化，在步骤3)中，，假设一个特定频率f(T= 1处)，则一组特定的功率数据 Pi公式为： 'O + jO/：< /
[0020]补]二向,]化... > 阳021]Pi=FI(Si)= [Pi[l]，...，Pi[i]，....，PiW]]T; 阳0巧式中，FI(So)为对S进行离散傅里叶变换；Pi山为特定的功率数据，在第1个采 样点的数据；特定的功率数据Pi的周期区间为0-T。
[0023] 作为优化，在步骤4)中，信号能量定义如下：
[0024]
[0025] 式中，E为信号的能量；x[i]为第i个采样点的功率数据；
[0026] 能量Ei与基准能量E。比例的计算公式如下：
[0027] n=Ei/E〇〇
[0028] 作为优化，在步骤5)中，将原始功率数据的平均值设定为储能功率，通过配置时 间与储能功率获得储能容量。
[0029] 技术效果：本发明与现有技术相比：采用本发明所提出的确定独立新能源系统接 入储能装置容量的方法，能够快速准确地确立储能装置容量，有效改善新能源电场功率输 出特性，更好地发挥新能源发电在电力系统中的作用，对新能源电场的经济性和对其有功 调节能力都有重大意义。
【附图说明】
[0030] 图1为某地区的风力发电功率全年的数据；
[0031] 图2为某地区的风力发电功率1月的数据；
[0032] 图3为某地区风力发电功率数据的幅频特性曲线；
[0033] 图4为消除直流分量的风力发电功率数据（基准数据）；
[0034] 图5为确定配置时间的具体流程。 具体实施方案
[0035] 下面结合附图对发明的技术流程进行详细说明：
[0036] 为了便于说明本发明原理，本发明选取了某地区的风力功率数据作为研究对象。 图1和图2分别显示了某地区的全年和1月的风功率数据。由图1和图2可知，风电功率 的年平均值为9. 5976kW，功率的最大值达到335kW;风电功率的波动相当大。运一现象是由 某地区的气候条件W及风特性所造成的。
[0037] 1)对已获取的功率数据进行离散傅里叶变换值FT)，从而获得幅频曲线。下式中 给出了DFT后的幅频结果（频域）： 5=八f)=[耶]，...，邓]，.'..，別'\']]' 阳03引 '
[0039] 式中：N--采样点的个数； W40] P--功率数据，P= [P[l]，…，P[i]，…，P[闲]T;
[0041] F(巧一一对功率数据进行DFT;
[00创 S[i]-第i个f山的幅值，S山=R山+jI[i]，R山和I山分别为实部和虚 部； 阳0创 f--采样频率，f山=f? (i-l)/N。； W44] 对图1中的某地区的风力发电功率数据（全年）进行频谱分析，获得了相应的幅 频特性，具体曲线如图3所示，其f= 0(直流分量）时，其幅值为9. 5976。风功率中为大于 2X10 4Hz频率的幅值接近于0。
[0045] 2)对功率数据进行频谱分析，消除直流分量，进行离散傅里叶反变换（IDFT)，获 得消除直流分量的功率数据（基准数据）。对功率数据进行频谱分析后，其中直流分量（频 率为0)是风力发电与储能系统的联合输出，是整个系统的理想输出目标。确定配置时间 时，不需要考虑直接分量，因此，在第二步中，首先消除直流分量。具体可W由式（2)计算得 到： 闺金拟=I刷糸*0 ; (沿
[0047] 对S。进行了离散傅里叶反变换（IDFT)，则可W获得消除直流分量的功率数据（基 准数据）P。。运里的P。为基准数据，是储能配置过程中的重要参数之一。 W48] P。= F I(So) = [P0[l]，...，P〇[i]，....，P〇W]]T; 做 W例其中，F 1 (S。)--对S。进行IDFT ;<