基于多目标哈里斯鹰算法及模型预测控制(MPC)的储能和风电平抑波动研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

一、引言

二、风力发电与储能技术概述

三、模型预测控制（MPC）

四、多目标哈里斯鹰算法（MOHHO）

五、基于多目标哈里斯鹰算法及MPC的储能和风电平抑波动研究

六、结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

风电出力受到众多因素的影响:(1）风力发电受风况变化的影响。这是因为风力发电的能量来源为风能，风能则源于空气的流动，后者受到地球自转、日照程度、山川海洋地貌等因素的综合影，妇公闷机输出功率产生剧烈波动;(2)风力发电受风电场地次幂的函数，风速的变化将使得风机输出功率产生剧烈波动;(2）风力发电受风电场地理位置、环境等因素引发的不可抗力影响。具体表现为风切变，风速、风向脉动等;(3)风力发电受自身结构缺陷和运行策略改变等因素影响。如叶片位置偏差、轴系谐振、轴系扭曲将使得风机无法按照预设曲线出力，风电机组参与调峰、调频将使其运行状态改变等。

作为应对风电对电网冲击的关键技术之一的储能技术，近年来其重要电力辅助作用在风电功率波动平抑领域愈发受到关注。将储能按一定比例配置在风电场的出口，通过对风电场所发有功功率的储存和释放，可使风电场的出力更加平稳，可以有效减轻风电不确定性对电力系统造成的损害。但是在工程建设中，特定风电场配置储能的比例一般按照规定采取最低标准或依据工程建设经验。如果配置的比例过低，储能系统吸纳风电场能量的能力有限，弃风的频次和总量将处于较高水平;如果配置的比例过高，则储能系统的经济性较差。因此，如何在含高比例风电的电网中合理地配置储能系统的电池容量和逆变器功率是推动储能技术大规模应用于风电功率波动平抑领域的重要技术问题。

全等众多优势。储能电站一般由电池管理系统BMS ( battery management system)、能量转换系统PCS (power conversion system)、后台控制中心、锂离子电池组四部分构成。在储能配置过程中，储能电站依据事前制定的平抑目标值，执行储能控制策略，如当储能SOC处于正常运行范围时，储能电站不限制自身出力，尽可能满足平抑要求，反之启动SOC恢复策略;当风电场-储能系统的输出总功率与下-一时刻平抑目标值较为接近，且风功率变化不大时，启动储能充放电状态切换限制策略等等，既保证了风功率平抑效果，又避免了储能的过度充放和恶劣工况对储能寿命造成的损害。上述平抑策略见图。

一、引言

风力发电作为一种可再生能源，因其间歇性和不可预测性，常导致输出功率的大幅波动，对电力系统的稳定性和可靠性构成挑战。储能技术作为一种有效的解决方案，能够通过储存和释放电能来平抑风电功率波动。然而，如何在含高比例风电的电网中合理地配置储能系统的电池容量和逆变器功率，成为推动储能技术大规模应用于风电功率波动平抑领域的重要技术问题。本文旨在探讨基于多目标哈里斯鹰算法及模型预测控制（MPC）的储能和风电平抑波动研究。

二、风力发电与储能技术概述

风力发电特点：风力发电的能量来源为风能，其受到地球自转、日照程度、山川海洋地貌等多种因素的影响，导致风机输出功率产生剧烈波动。
储能技术作用：储能技术通过将电能转化为其他形式的能量储存起来，并在需要时释放，从而平抑风电功率波动，提高电力系统的稳定性和可靠性。

三、模型预测控制（MPC）

MPC原理：MPC是一种基于模型的控制方法，它通过使用系统的动态模型来预测未来的行为。在每个控制时刻，MPC都会解决一个优化问题，以确定最佳的控制输入，从而使系统在未来的时间段内达到预期的性能目标。
MPC在储能系统中的应用：MPC可以通过预测风电功率波动和储能系统的状态，计算最优的储能充放电策略，以实现功率的平抑。

四、多目标哈里斯鹰算法（MOHHO）

算法原理：多目标哈里斯鹰算法（MOHHO）是一种基于自然选择和群体智能的优化算法，旨在解决多目标优化问题。它模仿了哈里斯鹰在捕猎过程中的合作行为和策略，通过更新个体的位置和速度来寻找最优解。
算法步骤：
- 初始化种群：随机生成一组哈里斯鹰的位置，代表潜在的解。
- 适应度评估：根据目标函数评估每个个体的适应度。
- 更新位置：根据哈里斯鹰的捕猎策略更新个体的位置。
- 选择和繁殖：根据适应度选择优秀个体进行繁殖，生成新的个体。
- 迭代：重复适应度评估和位置更新的过程，直到满足停止条件。

五、基于多目标哈里斯鹰算法及MPC的储能和风电平抑波动研究

研究目标：通过结合多目标哈里斯鹰算法和MPC，实现风电预测误差补偿和平抑风电功率波动的储能控制策略。
研究方法：
- 建立储能系统的数学模型，描述其动态行为。
- 使用MPC预测未来的风电功率波动和储能系统状态。
- 应用多目标哈里斯鹰算法求解最优的储能充放电策略。
- 对储能系统进行实际控制，并评估其性能。
研究结果：通过仿真和实验验证，该方法能够有效地平抑风电功率波动，提高电力系统的稳定性和可靠性。同时，多目标哈里斯鹰算法在储能容量配置问题中表现出良好的优化性能。