非线性互补牛顿算法优化BESS平滑风电波动

本文主要探讨了在能源互联网背景下，如何利用电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)有效地平滑风电功率波动的问题。风能作为一种可再生能源，其波动性和不确定性对电力系统的稳定运行构成挑战。BESS作为一种灵活的储能设备，可以通过充放电控制来平衡风电出力，降低系统内的功率波动。 文章指出，BESS的充放电控制问题本质上是一个高维度、多约束的非线性规划问题，需要精确的数学模型和高效的求解算法。传统的智能算法，如遗传算法、人工神经网络和粒子群优化算法，虽然在一定程度上可以处理这类问题，但可能存在收敛速度慢、易陷于局部最优的缺点。因此，本文提出了一种基于非线性互补牛顿算法的BESS平滑策略，将优化问题转化为非线性方程组，利用牛顿法进行求解。 非线性互补方法是一种有效的数学工具，它将非线性规划问题中的最优性条件转化为非线性互补问题，使得问题的求解过程更为清晰。通过这种方法，文章解决了BESS在满足动态性能和运行约束的同时，如何实现对风功率波动的连续平滑控制问题。例如，文中提到的低通滤波原理被用来确定BESS的补偿功率和最优配置容量，模型预测控制则被应用到多时间尺度的风功率波动平滑策略中。 模糊控制算法在此研究中也起到了关键作用，它能够自适应地调节BESS的荷电状态（State of Charge, SOC），确保在风电骤变情况下，BESS能够迅速响应并保持系统的稳定。通过比较和分析，该方法显示出优于传统智能算法的优势，能够在保证全局最优解的同时，有效地追踪目标函数，从而实现风电功率的平滑。 总结来说，本文的工作为解决电池储能系统在能源互联网中平滑风电功率波动提供了一个新颖且高效的数学框架，展示了非线性互补牛顿算法在解决此类复杂优化问题上的优势，对于推动新能源接入电力系统的研究具有重要意义。