基于模型预测控制的混合储能平抑风电波动控制策略

来源：动力工程学报杂志2026年第7期北京时间：

作者：宋子仪, 吕游, 尹昊蕊, 刘吉臻,

摘要：针对风电功率波动性和随机性导致的并网功率平滑控制需求,在风电场侧配置锂电池-飞轮混合储能系统,提出一种考虑风电功率超短期预测、模型预测控制(MPC)滚动优化和混合储能功率分配的风电波动平抑控制策略。首先,在长短期记忆(LSTM)网络中加入注意力机制(AM),对风电功率进行超短期预测,并将预测结果作为扰动量输入MPC模型进行修正,以提高模型预测精度;其次,采用MPC方法获取风电并网功率和储能目标平抑功率,在兼顾储能荷电状态(SOC)稳定的同时达到平滑风电输出的目的;然后,根据混合储能的不同特性,采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)法对锂电池和飞轮的实时功率进行合理分配;最后,结合风电场实际功率数据进行仿真分析。结果表明:所提控制策略能够明显改善电池SOC运行状态,在满足储能平抑风电功率需求的同时兼顾储能寿命,保证储能系统的充放电裕度充足,以应对系统未来可能出现的变化,并降低SOC可能出现突变的频率。

关键词：模型预测控制,风电波动平抑,荷电状态,混合储能,长短期记忆网络,