基于BES-FMD的MMC-MG混合储能容量优化配置

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.07.008

电器与能效管理技术 ›› 2026, Vol. 0 ›› Issue (7): 55-63.doi: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2026.07.008

基于BES-FMD的MMC-MG混合储能容量优化配置

张鑫¹, 鱼春燕¹, 赵绍伟², 郭永吉²

¹ 国网甘肃省电力公司超高压公司, 甘肃兰州 730070
² 兰州理工大学自动化与电气工程学院, 甘肃兰州 730050

收稿日期:2026-02-06 出版日期:2026-07-30 发布日期:2026-08-12
作者简介:张鑫(1980—),男,高级工程师,主要从事输变电设备运维与异常分析处理研究。|鱼春燕(1996—),女,中级工程师,主要从事输变电设备运维与异常分析处理研究。|赵绍伟(2001—),男,硕士研究生,主要从事可再生能源发电及其控制研究。

Capacity Optimization Configuration Strategy for MMC-MG Hybrid Energy Storage Based on BES-FMD

Zhang Xin¹, Yu Chunyan¹, Zhao Shaowei², Guo Yongji²

¹ Gansu Electric Power Extra High Voltage Company of State Grid, Lanzhou 730070, China
² School of Automation and Electrical Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China

Received:2026-02-06 Online:2026-07-30 Published:2026-08-12

摘要/Abstract

摘要：

针对孤岛运行模块化多电平变流器-半桥串联结构微电网(MMC-MG),结合其结构特点提出了一种基于改进特征模态分解(FMD)算法的混合储能系统(HESS)容量优化配置方法。首先根据HESS的参考功率,利用秃鹰搜索(BES)算法对FMD进行参数寻优,将需要平抑的功率分解为高频和低频分量;再分别由超级电容和锂电池进行平抑;最后根据电池充放电约束,以全生命周期成本最小为目标,对容量进行优化配置,实现成本最小化。仿真结果证明,所提方案有效减少了容量配置的成本,同时实现了混合储能的功率协调。

关键词: 模块化多电平变流器-半桥串联结构微电网, 混合储能, 特征模态分解, 秃鹰搜索算法, 容量优化配置

Abstract:

For the modular multilevel converter half-bridge series microgrid (MMC-MG) operating in island mode,a capacity optimization configuration method for hybrid energy storage systems (HESS) is proposed,leveraging its structural characteristics based on an improved feature mode decomposition (FMD) algorithm.Initially,the reference power of the hybrid energy storage system is used to optimize FMD parameters via the bald eagle search (BES) algorithm,decomposing the power to be smoothed into high-frequency and low-frequency components.These components are then mitigated by supercapacitors and lithium batteries,respectively.Finally,considering battery charge-discharge constraints and minimizing the total lifecycle cost as the objective,the capacity is optimized to achieve cost minimization.Simulation results demonstrate that the proposed scheme effectively reduces the cost of capacity configuration while achieving coordinated power management in hybrid energy storage systems.

Key words: modular multilevel converter half-bridge series microgrid (MMC-MG), hybrid energy storage, feature mode decomposition (FMD), bald eagle search (BES) algorithm, capacity optimization configuration

中图分类号:

TM614

张鑫, 鱼春燕, 赵绍伟, 郭永吉. 基于BES-FMD的MMC-MG混合储能容量优化配置[J]. 电器与能效管理技术, 2026, 0(7): 55-63.

Zhang Xin, Yu Chunyan, Zhao Shaowei, Guo Yongji. Capacity Optimization Configuration Strategy for MMC-MG Hybrid Energy Storage Based on BES-FMD[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2026, 0(7): 55-63.

图/表 14

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参考文献 19

[1]	王力, 胡佳成, 曾祥君, 等. 基于混合储能的交直流混联微电网功率分级协调控制策略[J]. 电工技术学报, 2024, 39(8):2311-2324.
[2]	王雨祺, 赵兴勇, 赖建中, 等. 基于自抗扰控制的光伏微电网储能控制策略[J]. 电气工程学报, 2024, 19(3):423-431.
[3]	向开端, 王辉, 彭婷婷, 等. 含混合储能的风光储系统容量优化配置[J]. 科学技术与工程, 2023, 23(31):13415-13422.
[4]	郭寅远, 喻超, 李春阳, 等. 园区光储微电网设计与运营分析[J]. 电器与能效管理技术, 2024(11):82-85.
[5]	王海亮, 王兴贵, 李锦键, 等. 基于改进支持向量机的MMC-MG系统桥臂故障诊断[J]. 电力系统保护与控制, 2023, 51(7):1-13.
[6]	王兴贵, 王海亮, 薛晟, 等. 采用非线性无源理论的MMC-MG并网电流控制[J]. 控制理论与应用, 2022, 39(8):1541-1550.
[7]	薛晟, 王兴贵, 李晓英. 基于变分模态分解法的MMC半桥串联结构微电网微源功率协调控制[J]. 中国电机工程学报, 2021, 41(5):1677-1687.
[8]	Wang X, LI J, Guo Q, et al. Parameter design of half-bridge converter series Y-connection microgrid grid-connected filter based on improved PSO-LSSVM[J]. International Transactions on Electrical Energy Systems, 2023(2):1-13.
[9]	王红艳, 王依妍, 陈景文, 等. 基于IPMOCSA的光伏微网混合储能容量优化配置[J]. 电气工程学报, 2021, 16(3):152-160.
[10]	白忠彬. 多尺度灵活性资源博弈下风电场储能容量优化[J]. 电器与能效管理技术, 2023(5):79-88.
[11]	马文忠, 张家瑞, 王玉生, 等. 计及SOC自恢复的混合储能系统功率优化分配策略[J]. 电力自动化设备, 2025, 45(3):16-23.
[12]	程龙, 张方华. 用于混合储能系统平抑功率波动的小波变换方法[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(3):100-104.
[13]	殷展翔, 陆锋, 潘庭龙, 等. 基于FCS-MPC的分布式HESS功率协调控制[J]. 太阳能学报, 2024, 45(1):442-449. doi: 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1496
[14]	皮晟源, 刘牧阳, 陈雨田, 等. 基于IPOA-VMD的风储联合发电系统混合储能容量配置[J]. 电力系统及其自动化学报, 2025, 37(8):87-96.
[15]	Miao Y, Zhang B, Li C, et al. Feature mode decomposition:new decomposition theory for rotating machinery fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2023, 70(2):1949-1960. doi: 10.1109/TIE.2022.3156156
[16]	施亦非, 黄宇峰, 王锋, 等. 基于参数优化特征模态分解的强背景噪声下滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2024, 43(21):107-115.
[17]	张子恒, 张玉言, 马晨波, 等. 全参数自适应特征模态分解及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J]. 振动工程学报, 2025, 38(增刊1):1-13.
[18]	贾鹤鸣, 姜子超, 李瑶. 基于改进秃鹰搜索算法的同步优化特征选择[J]. 控制与决策, 2022, 37(2):445-454.
[19]	李锦键, 王兴贵, 丁颖杰. 基于改进PPO的HCSY-MG并网系统分布式混合储能充放电优化控制[J]. 电源学报, 2025, 23(4):255-264.

对象	性能指标	参数
锂电池	单位功率成本/(元·kW^-1)	2 820
	单位容量成本/(元·kWh^-1)	980
	运维成本/(元·kWh^-1)	0.06
	充放电效率/%	90
	循环使用寿命/次	3 200
超级电容	单位功率成本/(元·kW^-1)	1 500
	单位容量成本/(元·kWh^-1)	27 000
	运维成本/(元·kWh^-1)	0.06
	充放电效率/%	95
	循环使用寿命/次	10

项目	方案1	方案2	方案3
锂电池额定功率/kW	6.04	3.24	3.75
锂电池额定容量/kWh	4.94	2.63	2.95
超级电容额定功率/kW	—	4.42	4.05
超级电容额定容量/kWh	—	1.77	1.45
储能系统成本/万元	2.884	2.216	2.088

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[1]	曹梓泉, 李雅欣, 马凌怡, 刘海涛, 李建林. 基于锂电池的电氢混合储能系统研究[J]. 电器与能效管理技术, 2022, 0(5): 29-34.
[2]	李渝, 张红, 崔晓波, 孙谊媊, 贾浩, 袁博, 李太华, 王衡, 袁铁江. 短时-中长期协调的电-氢混合储能容量优化规划[J]. 电器与能效管理技术, 2022, 0(5): 35-40.
[3]	李红, 朱立位, 郭朝辉. 基于深度强化学习的混合储能系统最优控制[J]. 电器与能效管理技术, 2021, 0(11): 42-49.
[4]	栾德利, 张宇献. 计及可靠性的风光储混合系统优化配置策略[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(11): 95-102.
[5]	刘颖明, 陈亮, 王晓东, 王瑛玮. 混合储能参与风电集群一次调频的容量配置优化[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(10): 55-63.