基于SSA优化变分模态分解的混合储能功率分配策略
资源文件描述
本资源文件提供了一种基于新算法SSA（麻雀搜索算法）优化变分模态分解（VMD）的混合储能功率分配策略。该策略通过VMD、EMD（经验模态分解）和SSA-VMD分解风电功率，将高频部分分配给超级电容，低频部分分配给蓄电池。适应值函数由样本熵、聚合代数和Pearson相关系数构成，具有较大的创新性。
主要内容
- 算法介绍：
- SSA（麻雀搜索算法）：一种基于麻雀群体行为的优化算法，用于优化VMD的参数。
- VMD（变分模态分解）：一种信号分解方法，能够将信号分解为多个模态分量。
- EMD（经验模态分解）：另一种信号分解方法，常用于非线性和非平稳信号的分解。
- 功率分配策略：
- 通过SSA优化VMD的参数，提高分解效果。
- 将风电功率分解为高频和低频部分。
- 高频部分分配给超级电容，低频部分分配给蓄电池。
- 适应值函数：
- 样本熵：用于衡量信号的复杂度。
- 聚合代数：用于评估分解结果的聚合程度。
- Pearson相关系数：用于评估分解结果的相关性。
创新点
- SSA优化VMD：通过SSA算法优化VMD的参数，提高分解效果。
- 混合储能功率分配：将风电功率分解为高频和低频部分，分别分配给超级电容和蓄电池。
- 适应值函数：由样本熵、聚合代数和Pearson相关系数构成，具有较大的创新性。
参考文献
- 《基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略》
适用场景
- 风电功率的分解与分配
- 混合储能系统的优化设计
- 非线性和非平稳信号的处理
结论
本资源文件提供了一种创新的混合储能功率分配策略，通过SSA优化VMD，实现了风电功率的高效分解与分配。该策略在实际应用中具有良好的效果，值得进一步研究和推广。