摘要：利用蓄电池和超级电容器组成直驱风电机储能系统风电场输出功率波动，实现风电平滑并网。采用小波包分解方法将风电有功出力分解为低频、中频、高频三部分，其中低频部分满足国家风电并网标准，直接并入电网；中频部分和高频部分分别作为蓄电池和超级电容器的参考功率。在直驱风电机储能系统中，根据这两种储能设备的荷电状态（SOC）约束，设计直驱风电机储能系统能量管理控制策略。最后在 MATLAB/SIMULINK 上搭建风电直驱风电机储能系统数学模型，验证了上述控制策略的有效性。
关键词：风功率波动；直驱风电机储能系统；小波包分解；风电平滑；荷电状态
1引言
受气候变化的影响，风电输出功率呈现出间歇性和波动性，如果风电输出功率直接并网， 会导致电力系统的不稳定运行等问题，电能质量也无法改善。如何风电出力波动，如何提高风电并网正常运行力，对于风电的大规模发展起着重要的作用[1-3]。
2直驱风电机储能系统的结构
2.1直驱风电机储能系统的基本结构
由于单一类型储能具有较多缺陷，单一类型储能难以满足风电并网要求，可利用蓄电池和超级电容储能组成的直驱风电机储能自身的优势，弥补各自不足，相互协调相互补充。本文提出的直驱风电机储能系统的结构图如图1所示。
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图1直驱风电机储能系统的结构图
该直驱风电机储能系统中，Pw为风电场输出的功率，Pa为并网的目标功率，两者之差Phess为直驱风电机储能系统需要的功率。
2.2小波包分解
小波分解法是对信号进行分解及重构的理论基础。小波包分解是小波分解的一
种改进方法，将小波分解中没有细分的高频信号进一步分解。小波包分解不仅对低频信号部分进行分解，还对高频部分也进行了分解，有助于呈现出信号的细节特性。典型小波包分解示意图如图2所示。
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对于直驱风电机储能功率信号Phess（为便于分析，在下面公式中简写为P）进行n层小波包分解，得到2n个子分量。根据两种储能设备的特点，使用小波包分解法对风功率进行分频，依次为低频、中频和高频三部分。由于低频部分波动相对平滑，也满足并网要求可以作为功率期望值；能量型储能设备可以频率低的功率信号，所以将功率波动较平滑的中频信号分配给蓄电池组；将波动速度快的高频部分分配给超级电容器。本文采用db6小波包分解把风电输出功率波动进行n层的分解，不断加深分解层数n，直到低频部分满足国家规定的并网要求增加层数，根据波动量和波动率的分析结果，即可确定分解层数n。
表1在不同层次下的功率分析结果
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根据实际数据和小波包分解方法得到的输出功率目标曲线的1min和10min的波动量和波动率可知，第6层得到的目标功率参数都满足并网要求，功率曲线也比较平滑。虽然越增加层数波动曲线越平滑，波动量也会更小，但是这种情况有可能使直驱风电机储能配置的容量更大，整个系统的经济性变差。因此层数确定为6层。
3 直驱风电机储能系统协调控制风电波动的策略
风电输出功率具有较强的波动性，采用储能系统稳定风电的波动，不过储能设备的充放
电状态发生变化，带来储能设备过充过放的问题，并且影响储能设备的使用寿命。考虑到这
个问题，本文采用了一种基于储能设备的荷电状态优化的控制策略。基于小波包分解的直驱风电机储能功率波动控制分配示意图如图3所示。
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图3基于小波包分解的直驱风电机储能系统功率分配示意图
通过蓄电池和超级电容SOC的变化来调整小波包分解后得到的参考功率。荷电状态（SOC）是蓄电池或超级电容器等储能设备的一个重要特征量，通过引入储能设备的SOC协调控制来对储能设备进行过充过放保护，对储能设备的利用和使用寿命的延长都会有很大的作用。SOC定义为储能设备当前存储的电能与充满电时的电量的比值。
4仿真分析
为验证本文所提的小波包分解法和SOC协调控制的优势，在 MATLAB/SIMULINK 上搭建数学模型进行仿真，本文采用了新疆某风电场的十台风机的历史数据，单台风机的总装机容量为 2.5MW，采样时间为 10s，储能设备SOC 初始值均为 0.5。蓄电池的最大充放电额定功率为0.8MW,超级电容的最大充放电额定功率计算得出。通过小波包分解出来的功率，由蓄电池吸收低频部分，由超级电容器吸收高频部分，两个储能设备均运行在规定范围内，避免了过充过放。超级电容较蓄电池充放电频率高，快速的充放电特性不但能改善系统的效果，更提高储能电池的使用命。
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5 结论
本文分析了风电场输出功率的特性，结合蓄电池和超级电容器在性能上的互补作用对原
始输出功率进行。采用小波包分解方法将风机原始输出功率分解低频和高频波动分量。
通过储能设备 SOC 的优化控制策略，避免储能设备过充过放电状态，延长使用寿命。通过
SOC 经过调整后的风电输出功率更加平滑，波动率较小，与单一储能系统相比较具有优越性。通过在 Matlab/Simulink 中搭建数学仿真模型，验证了该控制策略的可行性，具有实际现实意义。
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