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💥第一部分——内容介绍

基于 GWO 优化改进 CEEMDAN 的混合储能风电功率平抑策略研究

摘要

大规模风电并网场景下，风速随机性、间歇性引发的输出功率剧烈波动会对电网电压稳定、频率调节与调度计划执行造成显著负面影响，单一储能装置难以兼顾响应速度、循环寿命与成本约束，混合储能系统凭借蓄电池大容量长效储能、超级电容快速功率补偿的互补特性，成为平抑风电功率波动的主流方案。传统集合经验模态分解改进算法（ICEEMDAN）分解阈值、噪声系数等关键参数依赖人工试算，分解结果易出现模态混叠、高低频分量边界划分不合理问题，直接造成储能功率分配失衡，蓄电池频繁充放电损耗加剧，超级电容容量利用率不足。本文以灰狼优化算法（GWO）完成 ICEEMDAN 核心参数自适应寻优，构建 “参数寻优 — 自适应模态分解 — 互信息熵初级功率分配 — 模糊控制二次动态修正” 四层协同调控框架，依托风电实测功率序列完成全流程仿真验证。研究通过样本熵量化各模态分量波动特征，区分低频稳态功率、中频缓波动分量与高频瞬时波动分量，低频分量由蓄电池承担以保障长期功率供给，高频波动分量交由超级电容快速平抑，中频分量引入模糊控制依据两类储能荷电状态（SOC）动态调整分配比例。仿真结果表明，GWO 优化后的 ICEEMDAN 能够有效抑制模态混叠，高低频功率边界划分更贴合储能工作特性；双层功率分配策略可显著削平风电输出波动幅值，同时将蓄电池 SOC 稳定在安全运行区间，减少深度充放电循环次数，延长储能系统整体服役寿命，为风电并网混合储能优化调控提供完整可行的技术思路。

关键词：风电波动平抑；混合储能；灰狼优化算法；改进 CEEMDAN；互信息熵；模糊控制；功率分配

1 引言

1.1 研究背景与意义

双碳目标推动风电产业规模化发展，风力发电受自然气象条件约束，输出功率具备强随机波动特性。未平抑的波动功率直接接入配电网易引发节点电压偏移、系统频率偏移，增加电网调频调压设备调节压力，提升弃风风险与电网调度难度。储能技术可通过充放电行为实现功率时空平移，平抑风电功率波动。单一储能设备存在固有短板：蓄电池能量密度高但功率响应速度慢，频繁瞬时大功率充放电会加速极板老化；超级电容功率密度高、毫秒级响应速度优异，但储能容量有限，无法承担长时间稳态功率输出。由蓄电池与超级电容组合构成的混合储能系统，可充分发挥二者性能互补优势，分层承接不同频率波动功率，成为风电功率平滑领域的核心研究方向。

功率分解是混合储能功率分配的前置核心环节，分解算法的性能直接决定储能负荷分配合理性。ICEEMDAN 在传统 EMD 基础上引入自适应噪声叠加机制，有效缓解模态混叠问题，在非平稳风电时序信号分解中应用广泛。但该算法内置噪声幅值、分解迭代次数等关键参数无统一选取标准，人工设定参数易造成过分解、欠分解，高低频分量分离效果差，无法匹配混合储能功率分层需求。智能优化算法可依据评价指标自动搜寻最优分解参数，灰狼优化算法依托狼群狩猎分层迭代机制，收敛速度快、全局寻优能力突出，适合 ICEEMDAN 多参数联合优化，解决传统分解参数人工整定的局限性。

现有混合储能功率分配方案多采用单一阈值分层或固定权重分配，未充分考虑储能实时 SOC 状态变化，容易出现蓄电池过充过放、超级电容容量耗尽失效等工况，平抑效果随运行时长持续衰减。针对上述问题，本文引入互信息熵判别各模态分量波动频率特征完成初次功率划分，再搭建模糊控制器以蓄电池、超级电容实时 SOC 为输入，动态修正中频过渡分量分配比例，形成双层分配调控体系，实现功率分解、参数优化、储能状态协同调控一体化，对提升风电并网稳定性、降低储能运维成本具备实际工程价值。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 风电功率分解算法研究现状

经验模态分解类算法是非平稳风电信号分解主流方法，EMD 可自适应依据信号自身特征尺度分解模态，但存在严重模态混叠；EEMD 通过多次叠加白噪声平均抵消残余噪声，小幅改善混叠，但分解完备性不足；CEEMDAN、ICEEMDAN 引入自适应噪声补偿，进一步降低重构误差，模态分离精度显著提升。当前多数研究直接采用固定参数 ICEEMDAN 开展功率分解，忽略参数取值对分解结果的影响，少数研究采用粒子群算法、遗传算法优化分解参数，但粒子群易陷入局部最优、遗传算法迭代效率偏低，难以适配风电海量时序数据快速求解需求。

1.2.2 混合储能功率分配策略研究现状

现阶段混合储能功率分配分为单层阈值分配、多层优化分配两类。单层分配仅依靠固定频率阈值划分储能负荷，无法适配储能实时运行状态；多层分配结合熵值、小波阈值、智能控制实现动态调整，其中模糊控制、模型预测控制应用较多。已有文献提出基于 ICEEMDAN 的双层分配模型，但未对分解参数进行全局寻优，分解精度受限，互信息熵与模糊控制协同调控的四阶段完整调控体系仍缺乏系统完整的复现与验证研究。

1.2.3 灰狼优化算法储能优化应用现状

GWO 算法模拟狼群层级狩猎行为，参数设置简单、全局搜索与局部搜索平衡能力优异，广泛应用于储能容量配置、控制器参数整定领域，但将 GWO 用于 ICEEMDAN 分解参数联合优化、完整串联分解 — 熵判据分配 — 模糊修正全流程的研究较少，缺乏完整仿真框架与实测风电数据验证。

1.3 现有研究存在的不足

1. ICEEMDAN 分解参数人工选取，无统一优化标准，模态混叠、分量边界模糊问题突出，功率分层效果差；
2. 功率分配多采用固定分配系数，未结合储能 SOC 动态调节，易出现储能越限运行，损耗设备寿命；
3. 优化算法、分解算法、分配控制策略相互独立，缺少一体化协同调控架构，整体平抑效果难以达到最优；
4. 多数研究仅验证单一环节性能，缺少从参数寻优到储能 SOC 动态调节的完整闭环仿真体系。

1.4 本文主要研究内容与创新点

1.4.1 主要研究内容

1. 构建基于 GWO 的 ICEEMDAN 参数优化模型，选取样本熵作为分解效果适应度评价指标，自动寻优噪声幅值、分解层数等核心参数，抑制模态混叠；
2. 搭建四阶段协同调控框架：GWO 参数寻优 —GWO-ICEEMDAN 自适应功率分解 — 互信息熵初级功率分层分配 — 模糊控制二次动态修正；
3. 基于互信息熵量化各本征模态分量波动剧烈程度，划分低频稳态功率、中频过渡功率、高频瞬时波动功率，初次分配至蓄电池、超级电容；
4. 设计双输入单输出模糊控制器，以蓄电池 SOC、超级电容 SOC 为输入变量，输出中频分量分配修正系数，动态调整两类储能输出功率；
5. 依托实测风电功率时序数据完成全流程仿真，从功率波动平滑度、储能 SOC 波动范围、充放电循环次数多维度验证所提策略有效性。

1.4.2 核心创新点

1. 将灰狼优化算法与改进 CEEMDAN 深度结合，以样本熵为适应度实现分解参数全局自适应寻优，解决传统 ICEEMDAN 人工参数整定缺陷；
2. 提出互信息熵 + 模糊控制双层功率分配机制，兼顾信号固有波动特征与储能实时运行状态，实现功率分层分配动态自适应；
3. 形成集参数优化、信号分解、初级功率划分、储能状态修正于一体的四阶段协同调控体系，完整复现现有经典双层分配模型并完成优化升级，适配风电混合储能全场景仿真研究。

1.5 论文整体结构

本文章节安排如下：第一章为绪论，阐述研究背景、国内外现状、现存缺陷与研究创新；第二章介绍风电波动特性、混合储能工作特性、GWO 算法与 ICEEMDAN 基础理论；第三章搭建 GWO 优化 ICEEMDAN 参数模型，设计样本熵适应度函数；第四章构建四层协同调控整体框架，详细说明互信息熵初级分配逻辑与模糊控制二次修正规则；第五章搭建仿真算例，对比传统固定参数 ICEEMDAN 分配策略与本文优化策略的平抑效果；第六章总结全文研究成果，展望后续改进方向。

2 基础理论与特性分析

2.1 风电输出功率波动特性分析

风电输出功率由实时风速决定，风速包含平稳慢变分量、短时湍流波动分量、瞬时脉冲扰动分量，对应功率信号分为低频稳态分量、中频缓波动分量、高频瞬时扰动分量。低频分量持续时间长、波动幅度小，适合依靠蓄电池持续充放电平抑；高频分量变化速度快、持续时间短，需要超级电容快速响应补偿；中频分量介于二者之间，单独交由任意一类储能均会造成设备损耗加剧，需根据储能荷电状态动态调整分配比例。未经分解的原始风电功率直接接入储能，会同时产生长时间大功率充放电与瞬时脉冲冲击，大幅缩短储能使用寿命。

2.2 蓄电池 — 超级电容混合储能特性

蓄电池能量密度高，可长时间存储与释放电能，适合承担风电基础稳态功率，但动态响应速度慢，无法快速跟踪瞬时功率突变，频繁大功率瞬时充放电会造成极板硫化、容量衰减；超级电容功率密度极高，充放电响应速度可达毫秒级，可快速吸收或释放瞬时波动功率，但其储能容量有限，无法长时间输出大功率，单独使用无法抵消风电长期功率偏移。二者组合形成混合储能系统，依靠功率分解算法分层承接不同频率功率，充分发挥各自性能优势，实现平抑效果与储能寿命协同最优。同时两类储能存在安全 SOC 运行区间，SOC 过高易发生过充，过低易出现过放，调控策略需实时约束 SOC 变化范围。

2.3 改进 CEEMDAN 分解算法基础原理

ICEEMDAN 在传统 CEEMDAN 基础上优化噪声叠加方式，通过向残余分量叠加自适应白噪声再求解局部均值，大幅降低重构误差，有效缓解 EMD 类算法固有的模态混叠问题，能够自适应依据风电信号自身尺度分解出多阶本征模态分量与残余趋势分量。算法分解效果高度依赖初始噪声幅值、最大分解层数两个核心参数，参数取值过小会出现欠分解，高低频分量混杂；参数取值过大会产生过分解，生成大量无意义虚假模态，干扰功率分层判定，因此需要智能算法完成参数自动优化。

2.4 灰狼优化算法基本机制

灰狼优化算法模拟自然界狼群分层狩猎行为，将种群划分为 α、β、δ、ω 四层狼个体，依靠层级信息传递完成包围、追捕、攻击猎物全过程迭代寻优。算法仅包含收敛因子与权重系数两类控制参数，结构简单，全局搜索与局部开发阶段平衡能力优于粒子群、遗传算法，不易陷入局部最优解，适合 ICEEMDAN 多参数联合优化场景，能够快速搜寻使分解效果最优的参数组合。

2.5 样本熵与互信息熵评价机理

样本熵用于量化时间序列信号复杂波动程度，熵值越高代表信号波动越剧烈，以全部分量样本熵总和构建 GWO 适应度函数，可量化 ICEEMDAN 分解优劣，作为参数寻优判定标准；互信息熵能够表征原始风电功率与各阶模态分量间信息关联程度，熵值越大代表该分量承载原始功率波动信息越多，以此区分低频、中频、高频模态，完成初次功率分层分配，实现基于信号自身特征的自适应划分，无需人为设定频率阈值。

3 基于 GWO 的改进 CEEMDAN 参数优化模型构建

3.1 优化目标与适应度函数设计

本文优化目标为搜寻最优 ICEEMDAN 噪声幅值与最大分解层数，使分解后各模态分量波动区分度最大化，抑制模态混叠。选取全部分量样本熵累加值作为适应度评价指标，适应度数值越小代表各模态波动特征区分越清晰，分解效果越优异，GWO 迭代过程中持续搜寻适应度最小值对应的参数组合。同时增加约束条件，限定噪声幅值、分解层数合理取值区间，避免参数超出有效工作范围产生无效分解结果。

3.2 GWO 优化 ICEEMDAN 完整流程

1. 初始化灰狼种群，随机生成多组 ICEEMDAN 噪声幅值、分解层数参数组合，作为狼群个体位置；
2. 将每组参数代入 ICEEMDAN 完成风电功率序列分解，计算各模态样本熵并累加得到个体适应度；
3. 根据适应度排序筛选 α、β、δ 最优三层灰狼个体，更新剩余 ω 狼个体位置；
4. 调整收敛因子平衡全局搜索与局部寻优，迭代判定是否达到最大迭代次数；
5. 迭代终止后输出最优参数组合，代入 ICEEMDAN 完成风电功率自适应分解，得到分层清晰的多阶模态分量。

3.3 优化后分解效果优势

经过 GWO 全局寻优后的 ICEEMDAN 可自主匹配风电功率时序波动特征，相较于人工固定参数分解方案，能够有效分离瞬时高频脉冲波动与长期低频稳态功率，模态混叠现象明显减弱，各分量波动边界清晰，为后续混合储能功率分层分配提供高精度分解基础，避免因分解失真导致储能负荷分配失衡。

4 四阶段混合储能风电功率平抑协同调控框架

整体调控体系分为四层依次执行：GWO 参数优化层、GWO-ICEEMDAN 自适应分解层、互信息熵初级功率分配层、模糊控制二次修正层，四层闭环联动，实现风电功率最优分解与储能动态功率分配。

4.1 第一阶段：GWO 优化 ICEEMDAN 参数

采用第三章搭建的灰狼优化模型，以实测原始风电功率时序信号为输入，自动求解 ICEEMDAN 最优噪声幅值与分解层数，输出最优分解参数，消除人工参数整定带来的分解误差，是整个调控框架的前置基础环节。

4.2 第二阶段：改进 CEEMDAN 风电功率自适应分解

将 GWO 寻优得到的最优参数代入 ICEEMDAN 算法，对原始风电功率序列逐层分解，得到多阶高频本征模态分量、中频过渡模态分量与低频残余趋势分量。低频分量对应风电长期平均输出功率，波动平缓；高频分量对应短时风速湍流造成的瞬时功率突变；中频分量波动幅度与持续时间介于二者之间，是两类储能负荷交叉区域，需要二次调控修正。

4.3 第三阶段：基于互信息熵的初级功率分层分配

计算各阶模态分量与原始风电功率的互信息熵数值，依据熵值大小划分三类功率区间：

1. 低互信息熵低频残余分量：波动平缓，全部由蓄电池承担，用于平抑风电长期功率偏移；
2. 高互信息熵高频模态分量：瞬时剧烈波动，全部由超级电容承担，利用其快速响应特性快速补偿；
3. 中等互信息熵中频过渡分量：初次按照固定比例分配给蓄电池与超级电容，作为二次模糊修正的基础分配值。

该环节依托信号自身信息关联特征完成分层，无需人为设定频率阈值，分配标准具备自适应性。

4.4 第四阶段：基于 SOC 的模糊控制二次动态修正

中频过渡分量是储能负荷调控核心，固定分配比例未考虑储能实时荷电状态，易引发 SOC 越限。本文构建双输入单输出模糊控制器，输入变量为蓄电池实时 SOC、超级电容实时 SOC，输出变量为中频分量分配修正系数，依据工程运行经验制定模糊隶属度函数与模糊推理规则：

1. 当蓄电池 SOC 偏低、超级电容 SOC 充足时，减小蓄电池中频分配比例，提升超级电容承担功率，避免蓄电池深度放电；
2. 当蓄电池 SOC 过高、超级电容 SOC 偏低时，增大蓄电池中频分配比例，降低超级电容负荷，防止超级电容容量耗尽；
3. 当两类储能 SOC 均处于标准安全区间时，维持初次分配比例不变。

通过模糊控制实时修正中频分量分配权重，动态约束两类储能 SOC 运行范围，从根源减少过充、过放工况，降低储能充放电循环损耗。

4.5 混合储能输出功率合成逻辑

经过双层分配修正后，分别累加蓄电池承担的低频功率与修正后中频功率、超级电容承担的高频功率与修正后中频功率，得到蓄电池、超级电容实时输出参考功率，储能装置按照参考功率完成充放电，共同平抑原始风电功率波动，输出平滑并网功率。

5 仿真算例与结果分析

5.1 仿真数据与参数设置

选取某风电场实测日内风电功率时序数据作为原始输入信号，采集时长覆盖完整昼夜风速变化，包含平稳出力、大幅跌落、瞬时脉冲扰动多种典型工况。混合储能系统配置标准容量蓄电池组与超级电容组，预先设定两类储能 SOC 安全上下限；设置对照组为传统人工固定参数 ICEEMDAN 单层分配策略，实验组为本文 GWO-ICEEMDAN + 互信息熵 + 模糊控制四阶段协同策略，统一仿真时长、储能容量约束，保证对比公平性。

5.2 评价指标体系

从并网功率平滑效果、储能运行状态两大维度建立多维度评价指标：

1. 风电并网功率波动率：表征平抑后功率波动剧烈程度，数值越低平抑效果越好；
2. 蓄电池 SOC 波动极差：反映蓄电池充放电深度，极差越小寿命损耗越低；
3. 超级电容 SOC 稳定程度：评判超级电容容量是否充足，避免短时耗尽；
4. 蓄电池深度充放电循环次数：量化储能老化速率，次数越少运维成本越低；
5. 功率重构误差：衡量 ICEEMDAN 分解精度，误差越低分解完整性越好。

5.3 仿真结果对比分析

5.3.1 功率分解效果对比

对照组人工参数 ICEEMDAN 分解存在明显模态混叠，部分高频瞬时波动混入低频趋势分量，导致蓄电池被迫承担大量瞬时冲击功率；实验组 GWO 优化后的 ICEEMDAN 模态区分清晰，高低频分量无混杂，功率重构误差显著降低，分解精度大幅提升，验证灰狼算法参数优化的必要性。

5.3.2 风电功率平抑效果对比

原始风电功率波动率高，功率曲线起伏剧烈；对照组单层分配策略仅能小幅削减波动，大功率突变时段平滑效果有限；本文所提四阶段协同策略输出并网功率曲线平缓，功率波动率大幅下降，能够有效削除风电瞬时脉冲扰动，适配电网并网功率平稳性要求。

5.3.3 储能 SOC 运行状态对比

对照组未设置 SOC 动态修正机制，仿真过程中蓄电池多次出现深度放电、超级电容频繁达到容量上限，SOC 越限工况频发；本文模糊控制二次修正策略实时调整中频功率分配比例，蓄电池与超级电容 SOC 全程稳定在预设安全区间，无过充过放现象，蓄电池深度充放电循环次数显著减少，能够有效延长储能系统使用寿命，降低后期更换与维护成本。

5.4 仿真结论

仿真算例结果证明，GWO 优化 ICEEMDAN 可显著改善风电功率分解质量，结合互信息熵初级分层与模糊 SOC 动态修正的双层分配策略，可同时实现风电功率高效平抑与混合储能安全长效运行，相较于传统固定参数、固定权重分配方案具备全方位性能优势，所搭建的四阶段协同调控框架具备工程可行性。

6 总结与展望

6.1 全文总结

针对风电功率随机波动、传统 ICEEMDAN 参数人工整定精度差、混合储能固定功率分配易造成 SOC 越限损耗设备等问题，本文完整复现并优化经典 ICEEMDAN 混合储能双层功率分配模型，提出基于灰狼算法优化改进 CEEMDAN 的四阶段协同风电波动平抑策略。主要工作与结论如下：

1. 引入 GWO 算法完成 ICEEMDAN 噪声幅值、分解层数联合寻优，以样本熵作为分解效果评价指标，解决传统分解参数人工试算缺陷，有效抑制模态混叠，提升风电功率时序分解精度；
2. 构建四层一体化调控框架，依次完成参数优化、自适应模态分解、互信息熵功率初分配、模糊控制 SOC 动态修正，实现信号分解与储能运行状态协同调控；
3. 依托互信息熵区分不同波动频率功率分量，实现无人工阈值自适应分层，搭配模糊控制器动态调整中频过渡负荷分配比例，约束两类储能 SOC 稳定在安全区间；
4. 实测风电数据仿真验证表明，该策略可显著降低风电并网功率波动率，减少蓄电池深度充放电循环，兼顾并网电能质量与储能系统使用寿命，适用于风电配套混合储能系统功率调控场景。

6.2 研究展望

本文研究仍存在可拓展优化方向，后续可围绕以下内容开展深入研究：

1. 多目标灰狼优化改进：当前仅以样本熵单目标优化分解参数，后续可融合功率波动率、储能容量损耗构建多目标适应度函数，同步优化分解精度与储能运行成本；
2. 多类型新能源适配：本文仅针对单一风电功率开展仿真，可拓展至光伏、风光联合发电场景，验证策略通用性；
3. 优化控制算法升级：替换模糊控制为模型预测控制、强化学习控制，进一步提升中频功率分配动态响应速度；
4. 储能容量协同配置：将 GWO 优化框架拓展至混合储能容量优化配置，实现容量规划与实时功率分配一体化联合优化；
5. 电网约束耦合：引入配电网电压、频率约束条件，在平抑功率波动的同时兼顾电网运行安全约束，提升策略工程落地价值。

📚第二部分——运行结果

【GWO-CEEMDAN】混合储能功率分解+平抑风电波动

🎉第三部分——参考文献

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