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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽工业技术创新研究院六安院

摘要：本发明涉及面向功率波动平抑的混合储能容量多目标优化配置方法，确定并网不平衡功率；建立OVMD数学模型；确定最优模态分解层数K，分解并网不平衡功率信号，并结合超导磁体充放电周期时间，确定内涵模态分量高低频重构分量阶数及分界点；确定低频功率分量和高频分量；以混合储能系统全生命周期成本最小以及运行惩罚成本最小为目标，建立超导‑电化学混合储能容量多目标配置模型；获得优化目标参数的帕累托前沿解集；获得超导‑电化学混合储能最优配置方案。有益效果为：减小主观设置K值对分解层数的影响，提高VMD的适用性，增强全局搜索能力，增加种群的多样性，提高算法收敛性，而且改善了帕累托前沿最优解分布的均匀程度。

主权项：1.一种面向功率波动平抑的混合储能容量多目标优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤：Step1、确定并网不平衡功率；Step2、建立OVMD数学模型；Step3、确定最优分解层数K，将并网不平衡功率数据带入OVMD数学模型内，以获得并网不平衡功率数据分解后的得到各内涵模态分量，并结合超导磁体充放电周期时间，确定内涵模态分量高低频重构分量阶数及分界点，再比较各内涵模态分量频率与分界频率的大小，当某一个内涵模态分量频率低于分界频率时，则将该内涵模态分量频率及其后的其它内涵模态分量频率作为低频功率分量，以及将该内涵模态分量频率之前的内涵模态分量频率作为高频分量，并将低频功率分量作为电池储能的充放电功率指令，高频分量作为超导磁体的充放电指令；Step4、以混合储能全生命周期成本最小和弃电及备用购电成本最小为目标，并考虑混合储能系统容量约束、功率约束、储能本体SOC约束，建立超导-电化学混合储能容量多目标配置模型；Step5、采用基于精英策略的快速非支配排序遗传算法对超导-电化学混合储能容量多目标配置模型优化求解；首先，在优化目标参数可行解范围内通过佳点集在解空间上随机生成均匀分布的初始种群，其次，将群体再进化过程中出现的最好的个体不进行遗传操作直接复制到下一代中，以获得优化目标参数的帕累托前沿解集，即目标函数的最优解集；Step6、生成超导-电化学混合储能最优配置方案。

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