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第57卷第11期中国电力Vol.57,No.11

2024年11月ELECTRICPOWERNov.2024

基于NGO-VMD的混合储能功率分配策略

王海燕，钱林宇

(上海电力大学

自动化工程学院，上海200090)

摘要：为解决风电场并网时的功率波动影响电网稳定性的问题，提出一种基于北方苍鹰（northern

goshawk

optimization，NGO）算法优化变分模态分解（variational

mode

decomposition，VMD）参数的混合储能

功率分配策略。首先，按照风电场并网技术规范，采用自适应平均滤波法对风力发电功率进行滤波，并由

滤波后的并网功率计算出波动功率。然后，采用NGO优化VMD算法中分解模态数K值和二次惩罚因子

α值的最优值组合，将波动功率信号经VMD分解后实现在锂电池和超级电容器的功率分配，最后，采用双

重模糊控制对混合储能系统（hybrid

energy

storage

system，HESS）的荷电状态（state

of

charge，SOC）进行优

化，完成HESS功率的二次分配。仿真结果表明，该控制策略不仅能够满足风电并网最大功率波动要求，

还可以保持SOC维持在合理范围，实现HESS长期安全运行。

关键词：风电并网；北方苍鹰算法；变分模态分解；混合储能；模糊控制

DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.202308010

0引言混合储能系统发挥其优势的关键是合理的功

率分配，国内外学者已经对HESS功率分配方法

风力发电因其清洁、高效的特点在全世界得进行了广泛深入的研究，积累了大量的实践经验

到了广泛应用，但是与传统能源相比，风力发电和理论成果[10-11]。常用的储能功率分配策略有低

易受天气影响具有波动性和随机性，导致输出功通滤波法、经验模态分解（empirical

mode

decom-

[1-2]

率波动。因此，为提高并网稳定性采取在风电position，EMD）、小波包分解等。文献[12]使用

[3-4]

场配置混合储能系统的方式确保电网可靠运行。一阶低通滤波器分解不平衡功率，分配给蓄电池

利用高效的混合储能系统

（hybrid

energy

storage和超级电容进行功率补偿，但由于一阶滤波算法

system，HE