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基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配
基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配
摘要：混合储能系统已被广泛应用于电力系统中，以提高能源的利用效率、实现能量的平衡和稳定供电。功率分配是混合储能系统中的关键问题，直接影响到系统的性能和效益。本文针对混合储能系统功率分配问题进行研究，提出了一种基于集合经验模态分解的方法。
关键词：混合储能系统；功率分配；集合经验模态分解
一、引言
混合储能系统是指由多种储能设备组成的系统，如电池、超级电容器、飞轮等。它可以通过调节各种储能设备之间的功率分配，实现能量的高效利用和供需的平衡。功率分配是混合储能系统的核心问题，目前主要采用的方法是基于优化算法的策略，如遗传算法、粒子群算法等。
然而，由于混合储能系统具有非线性、时变和不确定性等特点，传统的优化算法在解决功率分配问题时存在着计算复杂度高、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配方法。
二、集合经验模态分解的基本原理
集合经验模态分解是一种基于信号分解的方法，可以将复杂的非线性信号分解为一系列能够反映信号特征的固有模态函数。其基本原理是：将原始信号分解为一组有限的基函数，通过奇异值分解和正交分解等方法，得到一组完备的模态函数。
三、混合储能系统功率分配模型
本文建立了混合储能系统功率分配模型，该模型通过设计适当的目标函数和约束条件，将混合储能系统功率分配问题转化为优化问题，以求得最佳功率分配方案。其中，目标函数可以考虑各储能设备的效益、储能容量和充放电效率等因素。
四、基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配方法
本文提出了一种基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配方法。首先，将混合储能系统输出功率信号进行集合经验模态分解，得到一组基函数；然后，通过逐步回归法确定各个基函数的权重系数，得到各个模态函数；最后，根据模态函数的特征和储能设备的性能指标，设计适当的优化算法求解最佳功率分配方案。
五、数值仿真与分析
本文对所提出的方法进行了数值仿真与分析。以某电力系统为例，比较了基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配方法与传统的优化算法方法的性能差异。结果表明，基于集合经验模态分解的方法能够更准确地反映混合储能系统的特征，具有更好的性能和鲁棒性。
六、结论
本文研究了基于集合经验模态分解的混合储能系统功率分配问题。通过数值仿真与分析，证明了所提出方法的有效性和可行性。未来的工作可以进一步研究混合储能系统其他方面的问题，如储能容量优化、储能设备的协同控制等。
参考文献：
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