基于集合经验模态分解和多目标遗传算法的火-多储系统调频功率双层优化

《基于集合经验模态分解和多目标遗传算法的火-多储系统调频功率双层优化》是一篇研究电力系统调频控制的学术论文。该论文针对现代电力系统中频繁出现的波动性负荷和可再生能源接入带来的调频挑战，提出了一种结合集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA）的双层优化方法，旨在提高火电机组与多类型储能系统的协同调频能力。

在当前的电力系统运行中，调频是维持电网频率稳定的重要手段。随着风电、光伏等间歇性可再生能源的大规模接入，电网的频率波动变得更加复杂和难以预测。传统的单目标优化方法往往难以兼顾经济性、响应速度和稳定性等多个方面，因此需要更先进的优化策略来提升系统的调频性能。

本文提出的双层优化框架包括两个主要部分：上层优化和下层优化。上层优化采用多目标遗传算法对火电机组和储能系统的出力进行整体协调，以实现调频成本最小化、响应时间最短和系统稳定性最大化等目标。下层优化则利用集合经验模态分解技术对原始的调频需求信号进行分解，提取不同时间尺度下的调频成分，从而为上层优化提供更加精细的输入信息。

集合经验模态分解是一种适用于非线性和非平稳信号处理的自适应分析方法，能够将复杂的调频需求信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），每个IMF代表了信号在特定时间尺度上的特征。这种方法相较于传统的小波变换或傅里叶变换具有更高的灵活性和准确性，特别适合处理电力系统中复杂的调频信号。

在优化过程中，多目标遗传算法通过模拟自然进化过程，不断迭代寻找最优解。该算法能够在多个相互冲突的目标之间进行权衡，找到帕累托最优解集，从而为调度人员提供多样化的决策选择。同时，该算法还引入了精英保留机制和多样性保持策略，以确保解的质量和多样性。

为了验证所提方法的有效性，论文构建了一个包含火电机组和多种储能装置的仿真系统，并进行了多组对比实验。实验结果表明，与传统的单目标优化方法相比，本文提出的双层优化方法在调频精度、响应速度和经济性等方面均表现出明显优势。特别是在应对突发负荷变化和可再生能源波动时，该方法能够快速调整火电和储能的出力分配，有效抑制频率偏差。

此外，论文还探讨了不同参数设置对优化效果的影响，例如EEMD的分解层数、MOGA的种群大小和交叉概率等。通过对这些参数的敏感性分析，可以进一步优化算法性能，提高实际应用中的可靠性。

综上所述，《基于集合经验模态分解和多目标遗传算法的火-多储系统调频功率双层优化》论文提出了一种创新性的调频优化方法，为解决现代电力系统中的调频难题提供了新的思路和技术支持。该研究不仅具有重要的理论价值，也为实际工程应用提供了可行的技术方案。