多策略蛇优化算法在混合储能配置中的应用研究
雷国平,邬佳程,晏 娟,安 静,吴天骜,高 乐,蒋 洲
2024 (9):
174-182.
摘要
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考虑到蓄电池和超级电容组成的混合储能系统(hybridenergystoragesystem,HESS)可有效缓解风电功率并网对电网造成的冲击,为提高 HESS的可靠性,针对变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)中的参数值K和 α选择过程困难的问题,提出多策略蛇优化算法(multistrategyoptimizationalgorithm,MISOA)对其参数进行寻优,从而精确实现 HESS功率的一次分配。通过基准测试函数的寻优实验表明所提出的 MISOA收敛速度和寻优能力均有明显提升。将蓄电池超级电容混合储能系统作为研究对象,以我国西北地区某装机容量为 22MW 的风电场数据作为研究依据,发现 MISOAVMD优化得到的参数组合[K,α]运用到 VMD中时,相较于 SOA收敛速度提升70%,收敛精度也有所提升,相较于经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)减少了模态混叠现象,验证了策略的可行性。
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