风光储系统中多模态混合储能选型及其功率分配

崔鑫; 赵宇; 谭茹雪; 付宇欣; 陈泽西; 许国瑞; 赵海森

doi:10.20204/j.sp.2025.04003

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

风光储系统中多模态混合储能选型及其功率分配

特别推荐 | 更新时间：2025-10-22

- 风光储系统中多模态混合储能选型及其功率分配
- Multi-modal Hybrid Energy Storage Configuration and Power Allocation in Wind-PV-Storage Systems
- 智慧电力 2025年53卷第4期页码：20-28
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学电气与电子工程学院，北京昌平,102206
  2. 国网北京电力有限公司,北京,100032
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目（2023YFB2406801）
- DOI：10.20204/j.sp.2025.04003
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
移动端阅览
崔鑫,赵宇,谭茹雪,付宇欣,陈泽西,许国瑞,赵海森.风光储系统中多模态混合储能选型及其功率分配[J].智慧电力,2025,53(4):20-28.

doi:10.20204/j.sp.2025.04003
崔鑫,赵宇,谭茹雪,付宇欣,陈泽西,许国瑞,赵海森.风光储系统中多模态混合储能选型及其功率分配[J].智慧电力,2025,53(4):20-28. DOI： 10.20204/j.sp.2025.04003.

doi:10.20204/j.sp.2025.04003 DOI：

摘要

针对风光储系统中混合储能（HESS）类型和功率分配局限于“1能量型+1功率型”两模态的问题，提出一种实现多模态HESS选型及功率分配的方法。首先，考虑各类指标合并效果，基于效用并合-组合赋权优劣距离法（TOPSIS）实现HESS选型；然后，对风光复合功率进行滤波得到储能参考功率，采用改进冠豪猪算法（ICPO）优化的改进自适应噪声完备集合经验模态分解法（ICEEMDAN）将其分解为不同幅频段，依据相对熵进行功率重构并分配给最优选型的各模态储能。最后，通过算例验证了所提选型及功率分配方法在发挥各模态储能特性方面的有效性。

Abstract

To address the limitation of conventional hybrid energy storage system （HESS） configurations and power allocation methods in wind-PV-storage systems，which are typically restricted to a "1 energy-type + 1 power-type" dual-modal framework，this paper proposes a method for achieving multi-modal HESS configuration and power allocation. First，considering the integration effects of various indicators，the utility consolidation-combined weighting technique for order of preference by similarity to ideal solution （TOPSIS） is employed to optimize HESS configuration. Subsequently，the composite wind-PV power is filtered to obtain the reference power for energy storage. An improved crested porcupine optimizer （ICPO）-enhanced improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise（ICEEMDAN） method is utilized to decompose the reference power into different amplitude-frequency bands. Power reconstruction based on relative entropy is then performed to allocate the power to optimally configured multi-modal energy storage units. Finally，case studies validate the effectiveness of the proposed configuration and power allocation method in leveraging the characteristics of multi-modal energy storage systems.

关键词

Keywords

references

GUNEY M S，TEPE Y. Classification and assessment of energy storage systems[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2017，75（8）：1187-1197.

ZHOU H，ZHANG P. Evaluation index system and evaluation method of energy storage and regional power grid coordinated peak regulation ability[J]. Energy Reports，2023（9）：609-617.

MATHEW M. Selection of an optimal maintenance strategy under uncertain conditions：an interval type-2 fuzzy AHP-TOPSIS method[J]. Engineering Management，2022，69（4）：1121-1134.

梁海峰，刘子嫣. 基于AHP-熵权法-模糊综合分析的智能配电网综合效益评估[J]. 华北电力大学学报，2023，50（1）：48-55.

FENG X C，ZHANG S Y，ZHU T，et al. Large-scale energy storage selection analysis based on interval type-2 fuzzy multiple attribute decision making method[J].High Voltage Engineering，2021，47（11）：4123-4136.

王苏蓬，张新慧，吴文浩，等. 用于风电平抑的混合储能选型和容量优化配置方法[J]. 智慧电力，2021，49（9）：16-23.

陆秋瑜，杨银国，陈俊生，等. 考虑选型的混合储能平抑海上风电波动的容量优化研究[J]. 武汉大学学报，2024，57（6）：782-791.

YANG X Y. Hybrid energy storage configuration method for wind power microgrid based on EMD decomposition and two-stage robust approach[J]. Scientific Reports，2024，14：2733.

闫群民，刘语忱，董新洲，等. 基于CEEMDAN-HT的平抑光伏出力混合储能容量优化配置[J]. 电力系统保护与控制，2022，50（21）：43-53.

刘旭民，张彦. 基于ICEEMDAN的微电网混合储能容量配置[J]. 南方电网技术，2025，19（1）：140-149.

王海燕，钱林宇. 基于NGO-VMD的混合储能功率分配策略[J]. 中国电力，2024，57（11）：119-128.

刘杰，从兰美，夏远洋，等. 基于DBO-VMD和IWOA-BILSTM神经网络组合模型的短期电力负荷预测[J]. 电力系统保护与控制，2024，52（8）：123-133.

王鑫，刘元伟，徐海燕. 基于多维效用并合法的经济环境协调度模型研究[J]. 中国管理科学，2016，24（S1）：671-677.

李德鑫，田春光，吕夏，等. 基于AHP和CRITIC的电网调峰调频储能系统规划[J]. 电源学报，2021，19（2）：136-141.

TOSI D. Review and analysis of peak tracking techniques for fiber bragg grating sensors[J]. Sensors，2017，17（10）：2368-2368.

HAN Y，LIU Y，HUANG Q Q，et al. SOC estimation for lithium-ion batteries based on BiGRU with SE attention and Savitzky-Golay filter[J]. Journal of Energy Storage，2024，90（PA）：111930.

MOHAMED A B，REDA M，MOHAMED A. Crested Porcupine Optimizer：A new nature-inspired metaheuristic[J].Knowledge-Based Systems，2024，284：111257.

YUAN C Q，HU Z W，LIU Y，et al. Application of ICEEMDAN to noise reduction of near-seafloor geomagnetic field survey data[J]. Journal of Applied Geophysics，2023，209：104933.

侯春尧，谭大文，毛延翩，等. 基于灰狼优化VMD-WT的混凝土开裂电磁信号去噪方法[J]. 电测与仪表，2025，62（2）：125-132.

李彦伦，窦晓波，卜强生，等. 基于改进FCM和最小互信息算法的户变关系辨识方法[J]. 电力系统保护与控制，2024，52（11）：102-111.

范越，冯松杰，魏韡，等. 基于频谱拆分的高比例新能源电力系统火电-多类型储能容量优化匹配[J]. 中国电机工程学报，2024，44（9）：3518-3531.

YANG H J. Operation strategy and optimization configuration of hybrid energy storage system for enhancing cycle life[J]. Journal of Energy Storage，2024，95：112560.

齐彩娟，李牧远，吴奕辰，等. 基于最大评价差异的储能多场景区间模糊层次选型方法[J]. 电力系统保护与控制，2024，52（22）：104-115.

国家标准化管理委员会. 风电场接入电力系统技术规定：GB/T 19963.1-2021[S]. 北京：中国标准出版社，2021.

国家标准化管理委员会. 光伏发电站接入电力系统技术规定：GB/T 19964-2024[S]. 北京：中国标准出版社，2024.

郝建姝，李焱.大规模光伏接入配电网电压波动越限抑制研究[J].电网与清洁能源，2024，40（11）：97-103.

王利利，王皓，任洲洋，等.计及灵活资源调节潜力的高压配电网新能源接纳能力评估[J].中国电力，2022，55（10）： 124-131.

姚竞宙，付强，杜文娟，等.基于特征值指标的光伏并网系统静态电压稳定性[J].电力工程技术，2023，42（6）： 32-41，140.

杨本星，王伟，杨明轩，等.辅助风电并网的构网型储能控制策略研究[J].高压电器，2023，59（7）：56-64.

李智诚，陈大玮，张伟骏.多场景下提高并网收益的光储充电站容量配置方法[J].分布式能源，2024，9（6）： 82-90.

赵彩虹，王昊晴，沙广林，等.考虑分布式能源消纳特性的微网形态及发展综述[J].供用电，2025，42（2）：80-89.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

平抑百兆瓦级风电场功率波动的混合储能充放电协同控制策略