针对风能的随机性和波动性,风力发电系统易出现功率波动的问题,采用超导磁储能(SMES)和蓄电池(BESS)混合储能的方式来平抑功率波动,提出了一种改进型混合遗传算法的变参数荷电状态(SOC)分区控制优化策略.基于自适应学习的思想对算法进行了改进,使得算法的收敛速度和精确度得以提高.将储能系统荷电状态剩余量和荷电状态分区限值作为改进后混合遗传算法的目标函数和边界条件.所得目标结果作为滤波器滤波时间常数修正值对其进行修正,从而实现功率二次分配.在Matlab/Simulink中搭建仿真模型验证了该控制策略的有效性.所提控制策略可以对任意时刻SMES和BESS出力进行最优配合,同时能减小电池充放电深度和提高对风电功率波动的平抑效果,且能有效提高混合储能系统的使用寿命.
混合储能 超导磁储能 混合遗传算法 变参数 充放电深度