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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院;武汉大学

摘要：一种极端天气下风‑储系统的预测平抑控制方法，该方法先将采集的目标风电场NWP数据和风电机组信息作为训练样本输入OS‑ELM网络模型中训练，并预测得到预测时域范围内的风电功率，再基于预测时域范围内的风电功率构建MPC优化模型，最后求解MPC优化模型，得到预测时域范围内储能系统的最优充、放电策略，并采用第一个预测控制周期的最优策略指导储能系统进行充、放电。本设计不仅实现了极端天气下风电场功率波动的有效平抑，而且提高了MPC的储能控制效果。

主权项：1.一种极端天气下风-储系统的预测平抑控制方法，其特征在于：所述方法依次包括以下步骤：步骤A、将采集的目标风电场NWP数据和风电机组信息作为训练样本输入OS-ELM网络模型中训练，并预测得到预测时域范围内的风电功率，依次包括以下步骤：步骤A1、将采集的目标风电场NWP数据和风电机组信息作为初始训练样本输入OS-ELM网络模型，求得隐含层初始输出矩阵H0和输出层初始权值矩阵β0；步骤A2、根据最近批次的样本数据序贯更新隐含层输出矩阵H和输出层权值矩阵β；步骤A3、基于更新后的H和β预测得到预测时域范围内的风电功率；步骤B、基于预测时域范围内的风电功率构建MPC优化模型，其中，所述MPC优化模型以预测时域范围内风-储系统的输出与其给定值之间的跟随误差最小为优化目标，其目标函数为： 上式中，分别为第t个预测控制周期储能系统的充、放电功率，分别为表征第t个预测控制周期储能充、放电状态的0-1变量，W为预测时域范围内的预测控制周期数量，为第t个预测控制周期的风电功率预测值，为第t个预测控制周期风-储系统的聚合功率输出给定值；约束条件包括： 上式中，为储能的额定功率，Eb，t为储能系统能量，α为储能的自放电系数，ηc、ηd分别为充、放电效率，Δt为预测控制周期的时长，为储能的额定能量；步骤C、求解MPC优化模型，得到预测时域范围内各预测控制周期的储能系统最优充、放电策略，并采用第一个预测控制周期的最优策略指导储能系统进行充、放电。

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