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Coordinated Predictive Control of DFIG-Based Wind-Battery Hybrid Systems: Using Non-Gaussian Wind Power Predictive Distributions
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资源说明：### 协调预测控制在基于双馈感应发电机的风储混合系统中的应用
#### 概述
本文讨论了一种应用于基于双馈感应发电机（DFIG）的风储混合系统（Wind-Battery Hybrid System, WBHS）的协调预测控制方法。该方法通过利用非高斯风力发电预测分布来提高风能的调度能力。由于风能具有随机性，其调度能力受限，这为电网运营带来了挑战。近年来电池技术和风力涡轮机技术的进步为解决这一问题提供了可能。电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS）能够实现发电与需求之间的时间转移，而变速恒频发电机如双馈感应发电机则能够更好地适应风速变化。
#### 控制方案结构
该控制方案具有两层结构：上层为基于非高斯分布的风力发电预测的随机预测控制器，下层则是执行具体操作的风力和电池控制器。具体而言：
1. **上层随机预测控制器**：该控制器依据非高斯风力发电预测分布来协调风力和电池子系统的运行。它通过优化控制动作来处理风力发电中的非高斯不确定性。
2. **下层风力和电池控制器**：接收上层计算出的功率参考值，并执行具体的控制操作。这样可以确保风储混合系统的总输出功率达到预期的调度水平。
#### 技术特点与优势
该方案的关键特点是通过优化控制动作来应对风力发电中的非高斯不确定性。传统的方法通常假设风力发电的不确定性遵循高斯分布，但实际情况往往更复杂。非高斯分布能够更准确地捕捉实际风力发电过程中的不确定性特征，从而提高预测精度和控制效果。
#### 模拟验证
文章通过实际风力数据的模拟结果证明了所提出的控制方案的有效性。这些结果显示，即使在非高斯不确定性条件下，该方案也能够有效地提高风能的调度能力，从而使风储混合系统的综合输出功率达到期望的调度水平。
#### 关键术语解析
- **Battery Energy Storage System (BESS)**：电池储能系统，用于存储能量并在需要时释放，以平衡供需。
- **Doubly-Fed Induction Generator (DFIG)**：双馈感应发电机，一种变速恒频发电机，广泛应用于风力发电领域。
- **Predictive Control**：预测控制，一种先进的控制策略，能够在考虑未来预测的基础上优化当前的控制决策。
- **Probabilistic Forecast**：概率预测，利用统计方法对未来情况的概率分布进行预测。
- **Stochastic Optimization**：随机优化，一种处理含有不确定性的优化问题的方法，适用于本方案中的非高斯风力发电预测分布。
- **Wind Energy**：风能，一种可再生能源，通过风力涡轮机将风的动力转换为电能。
本文提出了一种创新的协调预测控制方案，旨在通过利用非高斯风力发电预测分布来提高基于双馈感应发电机的风储混合系统的调度能力。该方案不仅克服了传统方法中的局限性，还通过实际案例验证了其有效性和实用性，为风电系统的高效调度提供了重要的理论和技术支持。
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