【摘 要】
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针对蓄电池和超级电容器储能特性不同的特点，将风电功率信号进行多尺度小波包分解，得到蓄电池和超级电容器的充放电参考功率。提出基于蓄电池和超级电容器荷电状态SOC（state ofc
【机 构】
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湖南大学电气与信息学院,广东电网公司韶关供电局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51677059)
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针对蓄电池和超级电容器储能特性不同的特点，将风电功率信号进行多尺度小波包分解，得到蓄电池和超级电容器的充放电参考功率。提出基于蓄电池和超级电容器荷电状态SOC（state ofcharge）的功率分配优化方法，详细讨论两种储能元件协调工作时可能出现的所有工作状态，实时检测储能元件SOC的大小，当处于非正常工作状态时调整储能元件的实时充放电参考功率，进行相应的过充过放保护。该方法对风电功率波动具有较好的平抑效果，且能有效延长蓄电池和超级电容器的使用寿命，在Matlab／Simulink中搭建仿真模型验证了该
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