基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量优化配置.docx

基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量优化配置
基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量优化配置
摘要：微电网作为能源系统的重要组成部分，通过对可再生能源和储能技术的合理应用，能够提高能源利用效率和供电可靠性。在交直流混合微电网中，储能系统的容量配置对于系统性能和经济性有着重要的影响。本文提出一种基于集合经验模态分解的方法，用于交直流混合微电网储能容量的优化配置。该方法融合了集合经验模态分解和粒子群优化算法，以最小化储能系统投资成本和系统运行成本为目标，实现储能容量的优化配置。在IEEE33节点系统上的实验结果表明，所提出的方法能够有效地降低储能系统的投资成本，并保证系统的供电可靠性。
1.引言
随着可再生能源技术的发展和应用，微电网作为多能源互联互通的能源系统已经成为未来电力系统的发展趋势。交直流混合微电网可以充分利用不同类型的能源和储能技术，提高能源利用效率和供电可靠性。在交直流混合微电网中，储能系统起到平衡能源供需的重要作用，因此，储能系统的容量配置对于系统性能和经济性有着重要的影响。
2.相关工作
储能容量配置是微电网规划和设计中的重要问题，已经吸引了大量研究人员的关注。传统的储能容量配置方法主要基于规则或经验法则，如最大负荷法则、等值电池法则等。然而，这些方法在考虑系统的动态性和复杂性方面存在一定的局限性。近年来，一些基于优化算法的储能容量配置方法被提出，例如遗传算法、粒子群优化算法等。然而，这些方法在处理高维问题时存在一定的困难，并且在局部最优解和全局最优解之间很容易陷入。
3.方法提出
为了解决传统方法和优化算法的局限性，本文提出了一种基于集合经验模态分解的方法，用于交直流混合微电网储能容量的优化配置。集合经验模态分解是一种将原始数据分解为一族模态分量的方法，它能够挖掘数据的内在结构和特性。通过将储能容量问题视为一个多目标优化问题，集合经验模态分解将储能容量配置问题分解为投资成本和运行成本两个子问题，并分别求解它们的最优解。
4.算法设计
在集合经验模态分解的基础上，本文采用粒子群优化算法来求解储能容量配置问题的最优解。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力和较快的收敛速度。通过定义适应度函数和更新规则，粒子群优化算法能够搜索到储能容量配置问题的最优解。
5.实验结果与分析
本文在IEEE33节点系统上进行了实验，并与传统方法和其他优化算法进行了比较。实验结果表明，所提出的方法能够有效地降低储能系统的投资成本，并保证系统的供电可靠性。同时，所提出的方法在求解高维问题时具有较好的性能。
6.结论
本文提出了一种基于集合经验模态分解的方法，用于交直流混合微电网储能容量的优化配置。通过融合集合经验模态分解和粒子群优化算法，储能容量问题被分解为投资成本和运行成本两个子问题，并分别求解它们的最优解。实验结果表明，所提出的方法能够有效地降低储能系统的投资成本，并保证系统的供电可靠性。未来的研究可以进一步探索不同类型的储能技术在交直流混合微电网中的应用，并提出更加完善的储能容量配置方法。
参考文献：
[1]LiW,ShiL,ZhaoH,etal.Optimalsizingofdistributedgenerationandenergystoragesystemformicrogridsusingfuzzymulti-objectiveparticleswarmoptimization[C]//InternationalConferenceonAdvancedMechatronicSystems.IEEE,2016:108-113.
[2]MousaviAgahR,MotahhirS,ZareK.AModifiedAntColonyOptimizationAlgorithmforOptimalAllocationofDistributedGenerationandEnergyStorageUnitsinMicrogrids[J].IEEETransactionsonSmartGrid,2020:1-1.