CN116599023B - 一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明属于船舶控制技术领域，公开了一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，包括：利用参数优化的VMD算法进行储能装置的初次功率分配；利用两个并联的模糊控制器，进行储能装置的二次功率分配：将分解后的高频部分传输到飞轮储能系统进行调节，将低频部分传输到蓄电池进行调节；由模糊控制器调整产生的脉冲负载和混合储能系统之间的能量差由微型燃气轮机发电机提供。本发明获得了不同负荷形式下的船舶燃气轮机发电系统的协调控制；本发明实现了燃气轮机电网中储能系统的功率分配和运行状态优化；本发明显著减小了高能脉冲负载对船舶燃气轮机微电网的冲击。

Description

一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法及设备
技术领域
本发明属于船舶控制技术领域，尤其涉及一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法及设备。
背景技术
目前，各种新型的高功率脉冲负载逐渐在船舶上得到规模化应用。然而，将这些负载连接到船舶电力系统中将会导致系统的功率在短时间内突变。尤其是当燃气轮机作为原动机时，其缓慢的功率响应特性，将会影响同步发电机的升压能力，进而导致系统不能提供脉冲负载的瞬态功率需求，无法在短时间内维持船舶电力系统的稳定。
能量储存系统是缓解船舶电力系统功率波动的一种有效的解决方案。在不同类型的储能系统中，飞轮储能系统(Flywheel energy storage system,简称FESS)具有功率密度高、暂态响应能力强和工作温度范围宽等特点，被广泛应用于可再生能源系统和船舶电力系统中。但是，飞轮储能的能量密度相对较低、待机损耗高。另一方面，以铅酸蓄电池、锂离子电池、镍氢电池和镍镉电池为代表的蓄电池具有能量密度高、功率密度低等特点。为了增强整体性能，飞轮储能系统通常与蓄电池结合形成混合储能系统(Hybrid energystorage system,简称HESS)。该混合储能系统通常用于可再生能源电力系统的调频和调载，也可用于船舶电力系统中以稳定电网参数。在现有的关于飞轮和蓄电池组成的混合储能系统能量分配相关技术和研究，主要存在以下问题。
一是由飞轮储能和蓄电池组成的HESS通常应用于风能、太阳能等可再生能源电力系统，用以平抑电源输出功率的波动，而在船舶电力系统的应用还较少。可再生能源电力系统中，系统的电力负载相对稳定，但是作为功率源的风能、太阳能等具有显著的间歇性、随机性和不可预测性。而船舶电力系统的特性与之不同。在船舶电力系统中，因为高功率脉冲负载的使用，电网负载的功率变化比较明显，而作为功率源的发电燃气轮机的输出功率相对稳定且可以按需调节。上述差异导致船舶电力系统和可再生能源系统中HESS的总体协同控制、能量分配策略有较大差别。
而且，在将HESS应用于船舶电力系统的研究中，HESS通常作为设备级别的储能装置，并在其末端连接脉冲负载。这种结构下，HESS仅满足脉冲负载的功率需求，但是并不能平滑推进负载等其他类型负载的波动。虽然这种配置减轻了脉冲负载的影响，但是未能充分发挥船舶电力系统中发电原动机的调节性能。并且，该结构需要配置更大容量的储能系统，导致船舶上空间和重量需求增加，可能影响整体船舶性能。
二是对于由飞轮储能和蓄电池组成的HESS的功率分配，基于变分模态分解(Variational mode decomposition，简称VMD)分解的方法应用还较少。HESS补偿微电网功率波动的基本思想是将不平衡的功率按照频率高低进行分解，分解后的功率由各个储能系统通过控制变流器来响应，共同调节直流母线电压稳定。常用的功率分配方法有滤波分解、小波分解、经验模态分解和变分模态分解(VMD)等。上述方法各有特点：滤波分解中的低通滤波器在滤波过程中容易产生一定的延迟，这会导致储能系统功率的不合理分配。小波分解的结果对基函数的选择有很强的依赖性。经验模态分解在递归分解过程中不能精确地将频率相的模态函数分离，分解后的各模态函数存在模态混叠现象。VMD方法可以自适应地确定各模态的最佳中心频率和带宽，并可以完成固有模态函数的有效分离和信号的频域划分，是一种非常高效的信号处理方法。而当前，VMD算法在船用微型燃气轮机直流微电网混合储能中飞轮储能和蓄电池功率分配的应用还未见报道，这一方法和技术值得深入研究。
三是基于参数优化的VMD算法尚未应用到船用微型燃气轮机直流微电网功率分配。现有的应用VMD分解的研究中，往往会对VMD的参数进行优化，从而提高分解的准确性和鲁棒性。参数优化的VMD方法应用，一般聚焦在可再生能源电力系统中，而在船舶电力系统中，参数优化VMD方法的应用尚未见报道。由于可再生能源电力系统的电源和负载特性与船舶电力系统的有很大区别，因此，有必要研究船舶电力系统中VMD的参数优化。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术尚没有将VMD算法在船用微型燃气轮机直流微电网混合储能中飞轮储能和蓄电池功率分配的应用；现有的船用燃气轮机直流电力系统容易受脉冲负载的影响。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法及设备。
本发明是这样实现的，一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法包括：
当系统稳态运行、未接入脉冲负载时，利用微型燃气轮机提供系统的能量需求；
当接入脉冲负载时，利用参数优化的VMD算法进行储能装置的初次功率分配；利用两个并联的模糊控制器，进行储能装置的二次功率分配：将分解后的高频部分通过模糊控制器传输到飞轮储能系统进行调节；将低频部分通过电池模糊控制器传输到电池进行调节；由模糊控制器调整产生的脉冲负载和混合储能系统之间的能量差由微型燃气轮机发电机提供。
具体过程为，当接入脉冲负载时，利用参数优化的VMD算法分解脉冲负载的电流信号，并根据不同储能装置的特性进行初次电流分配，将高频部分作为飞轮储能系统的初始电流信号，低频部分作为蓄电池的初始电流信号；
运用飞轮模糊控制器调整飞轮电流的初始参考信号，将飞轮实际转速与飞轮电流初始参考信号作为飞轮模糊控制器的输入，输出为修正后的飞轮电流参考信号；
运用电池模糊控制器调整电池电流的初始参考信号，将电池的实际荷电状态与电池电流的初始参考信号作为电池模糊控制器的输入，输出为修正后的电池电流参考信号；
将修正后的飞轮电流参考指令作为充电和放电指令传递给飞轮的双向AC/DC变流器；将飞轮内部电流和电压以及直流母线电压馈送到双向AC/DC逆变器；通过控制所述双向AC/DC逆变器，调节飞轮设备电流的方向与大小；
修正后的电池电流参考指令作为充电和放电指令传递给电池的双向DC/DC变流器，将电池内部电流和电压以及直流母线电压馈送到双向DC/DC逆变器；通过控制所述双向DC/DC逆变器，调节电池电流的方向与大小。
进一步，所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法还包括：
微型燃气轮机驱动同步发电机发电，燃气轮机轴的转速反馈到微型燃气轮机控制器；微型燃气轮机控制器对参考转速与实际转速的差值进行调节，输出相应的燃油控制信号，燃油控制系统根据接收到的燃油控制信号调节燃油阀的开度，调节转速；
励磁控制器对参考直流母线电压与实际直流母线电压的差值进行调节，输出对应的励磁电压，调节励磁电流，控制直流母线电压；
进一步，所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法包括以下步骤：
步骤一，当系统稳态运行、未接入脉冲负载时，利用微型燃气轮机提供系统的能量需求；当接入脉冲负载时，利用参数优化的VMD算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数；
步骤二，对每个固有模态函数进行希尔伯特变换，分析边际频谱域中的信号特征；利用模态混叠程度确定低频和高频分量之间的边界；将脉冲负载功率的低频分量分配给电池系统，将高频分量分配给飞轮储能系统；
步骤三，高频部分经模糊控制器修正后传输到飞轮储能系统进行调节；低频部分经电池模糊控制器修正后传输到电池进行调节；由模糊控制器调整产生的脉冲负载和混合储能系统之间的能量差由微型燃气轮机发电机提供。
进一步，所述利用参数优化的VMD算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数包括：
利用人工蜂鸟算法、粒子群算法、算术优化算法等算法，结合脉冲负载信号的特点，对变分模态分解的特征参数进行优化。然后，利用参数优化的VMD算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数。
进一步，所述利用基于人工蜂鸟算法优化的变分模态分解将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数包括：
(1)输入原始脉冲负载功率波动信号并初始化人工蜂鸟算法的参数；并生成一系列随机解，对蜂鸟的访问表进行初始化；
(2)对每个初始解进行VMD计算，并计算相应的适应度值；评估飞行模式；以50％的比例选择引导式觅食或领地性觅食，并计算相应的适应度函数值；
(3)更新食物源的位置；执行迁移采蜜策略，并计算相应的适应度值；确定当前迭代次数是否达到最大迭代次数；如果达到，则停止迭代；否则，继续迭代；
(4)获取最优适应度值并保存最优位置。
进一步，所述对每个初始解进行VMD计算，并计算相应的适应度值包括：
利用下式对每个初始解进行VMD计算：
其中，{uk}＝{u1,…,uk}表示使用VMD方法得到的IMF分量；{wk}＝{w1,…,wk}表示每个IMF分量所对应的中心频率；“*”表示卷积运算；δ(t)是狄拉克分布；α表示二次惩罚因子，λ表示拉格朗日乘法算子；和分别是P(w)，ui(w)，λ(w)和的傅里叶变换。
利用下式计算相应的适应度值：
Ei＝-pilog2pi；
fitness＝-E；
其中，L表示信号的长度；Ei表示每个时间点的信息熵的局部贡献；pi是时间i处信号的概率密度函数值；fitness表示适应度值。
进一步，所述利用人工蜂鸟算法优化VMD的参数包括
利用以下公式生成随机位置开始搜索：
Hi＝LB+r.(UB-LB)i＝1,2,3,……,N；
随机利用下式评估飞行状态：
轴向飞行的公式如下：
对角线飞行的公式如下：
全向飞行的公式如下：
DFi＝1,i＝1,2......Dim；
其中，Dim是解空间的维数；ri(1,Dim)是介于0和1之间的随机值；函数randperm(k)将长度为k的整数从1到k随机排列。
所述以50％的比例选择引导式觅食或领地性觅食包括：
若选择引导式觅食，利用下式执行引导式觅食：
若选择领地性觅食，则利用下式执行领地性觅食：
其中，Hnewi(t+1)表示第(t+1)-th次迭代时第i-th个候选食物源的位置；Hi(t)和Hi,target(t)分别表示第t-th次迭代时第i-th个食物源和目标食物源的位置；A是一个跟随正态分布N(0,1)的引导系数；B表示跟随正态分布N(0,1)的领地参数。
利用下式更新第i个食物源的位置：
其中，O(Hi(t))和O(Hnewi(t+1))分别表示在Hi(t)和Hnewi(t+1)食物来源处花蜜补充速率。
进一步，利用下式执行迁移采蜜策略：
Hworst(t+1)＝UB+r.(UB-LB)；
其中，Hworst(t+1)表示在蜂鸟群中花蜜补充速率最低的食物源。
本发明的另一目的在于提供一种计算机和信息数据处理终端设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时；信息数据处理终端，使得所述处理器执行所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，实现所述船用燃气轮机电网混合储能的功率分配过程。
结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
第一、本发明获得了不同负荷形式下的船舶燃气轮机发电系统的协调控制：本发明提出一种基于VMD和模糊控制策略的船用微型燃气轮机微电网混合储能功率分配策略，实现了飞轮储能和蓄电池功率的合理分配；并采用不同的调节策略，实现了不同负荷形式下HESS和微型燃气轮机的协调运行。
本发明实现了燃气轮机电网中储能系统的功率分配和运行状态优化：本发明采用基于AHA-VMD算法，对飞轮储能和蓄电池的功率进行初次分配，充分满足了负载功率的变化需求。进一步采用串联模糊控制策略，对飞轮储能和蓄电池的初始分配功率进行二次调整，保证飞轮储能和蓄电池充放电在安全稳定的范围内。同时，减小了蓄电池频繁、大功率的充放电过程，提高电池的使用寿命。
本发明显著减小了高能脉冲负载对船舶燃气轮机微电网的冲击：本发明将HESS应用于船用微型燃气轮机电力系统中，并设计了HESS和微型燃气轮机的协调控制策略，减小了负载波动对船舶燃气轮机微电网的冲击，使得母线电压波动和微型燃气轮机转速波动在允许的范围内。
第二，本发明提出了一种基于VMD和模糊控制策略的船用微型燃气轮机微电网功率分配策略，考虑到VMD的算法特征和船用微型燃气轮机发电系统中负载波动的问题。应用人工蜂鸟算法(Artificial Hummingbird Algorithm,简称AHA)来优化VMD的特征参数。采用不同的调节策略，在不同的负载形式下实现HESS和微型燃气轮机的协调运行。在每个储能设备工作特性的基础上，实现HESS系统内部的初始能量分配。此外，为飞轮和电池建立两个并联的模糊控制器，以修改初始能量分配并实现二次能量分配，考虑到储能设备的安全运行范围，并最大程度地减少对电池寿命的频繁高功率充放电的影响。修正后的HESS输出与脉冲负载需求功率之间的功率差由微型燃气轮机发电系统提供。通过性能仿真和分析，验证所提出的控制策略的有效性，在不同的负载波动形式下实现了HESS和微型燃气轮机的协调运行，并验证了在船用微型燃气轮机电力系统中缓解电力负荷不平衡的有效性。
第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：
本发明的技术方案转化后，可以应用到船舶直流微电网系统的功率平衡和能量管理之中，实现混合储能功率的合理分配和优化，最大限度地提升实际船舶直流电网系统的稳定性，有效抑制电网电压波动和发电原动机的转速波动。
(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：
本发明首次将参数优化的变分模态分解算法应用于船用燃气轮机电网混合储能的功率分配中，实现对脉冲负载信号的分解。并根据不同储能装置的特点，将分解后的信号按照频率高低分别分配给飞轮储能系统和蓄电池。同时，设计了燃气轮机控制器和励磁控制器，实现了在不同的负载波动形式下混合储能装置和微型燃气轮机的协调运行，有效缓解了推进负载、脉冲负载等不同类型的负载冲击对船用微型燃气轮机电力系统的影响。
(3)本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：
本发明主要解决以下三个问题：
一是针对传统的设备级储能装置在平抑能力和电网匹配能力上的不足，本发明提出由飞轮储能和蓄电池组成的混合储能系统(HESS)作为系统级储能并应用到船舶直流微电网之中，从而有效平抑推进负载、脉冲负载等多样化负载的影响，并且充分发挥船舶电力系统中发电燃气轮机的调节性能。
二是针对当前滤波分解、小波分解、经验模态分解等方法混合储能功率分解方面存在的不足，本发明提出将变分模态分解(VMD)算法应用于船用微型燃气轮机直流微电网混合储能中飞轮储能和蓄电池功率分配，提高混合储能系统功率分解的快捷性和有效性。
三是基于参数优化的VMD算法尚未应用到船用微型燃气轮机直流微电网功率分配，实际功率分解时系统对应的最优参数难确认。本发明提出将参数优化的VMD算法应用到船用微型燃气轮机直流微电网功率分配，提高能量分配的有效性和实际准确性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的船用微型燃气轮机直流微电网整体控制策略图；
图2是本发明实施例提供的船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法流程图；
图3是本发明实施例提供的AHA算法优化VMD参数的流程图；
图4是本发明实施例提供的船用微型燃气轮机电力系统模型图；
图5是本发明实施例提供的单个脉冲负载等效结构示意图；
图6是本发明实施例提供的脉冲负载Pm的波形图；
图7是本发明实施例提供的推进负载Pt的波形图；
图8是本发明实施例提供的AHA和PSO算法的适应度收敛曲线图；
图9是本发明实施例提供的AHA-VMD算法分解的IMF频谱图；
图10是本发明实施例提供的EMD算法分解的IMF频谱图；
图11是本发明实施例提供的在有无模糊控制下，飞轮功率PF的变化特性图；
图12是本发明实施例提供的在有无模糊控制下，蓄电池功率PB的变化特性图；
图13是本发明实施例提供的在有无模糊控制下飞轮储能转速的变化特性图；
图14是本发明实施例提供的在有无模糊控制下蓄电池SOC的变化特性图；
图15是本发明实施例提供的连接脉冲功率负载时电压变化特性图；
图16是本发明实施例提供的连接脉冲功率负载时转速的变化特性图；
图17是本发明实施例提供的直流微电网中发电机、负载、蓄电池和飞轮的功率变化特性图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供的船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法包括：
同步发电机由一台微型燃气轮机驱动发电，燃气轮机轴的转速ω反馈到微型燃气轮机控制器。微型燃气轮机控制器对参考转速与实际转速的差值进行调节，输出相应的燃油控制信号Gf，燃油控制系统根据接收到的燃油控制信号调节燃油阀的开度，进而达到调节转速的目的。励磁控制器对参考直流母线电压与实际直流母线电压Udc的差值进行调节，输出对应的励磁电压Vf调节励磁电流，从而实现对直流母线电压的控制。波动负载的电流信号IL经参数优化的VMD算法分解为飞轮电流的初始参考信号IF和电池电流的初始参考信号IB。然后，考虑到飞轮的实际转速n，运用飞轮模糊控制器来调整IF，将飞轮实际转速n与飞轮电流初始参考信号IF作为飞轮模糊控制器的输入，输出为修正后的飞轮电流参考信号I′F。考虑到电池的实际荷电状态SOCB，运用电池模糊控制器调整IB，将电池的实际荷电状态SOCB与电池电流的初始参考信号IB作为电池模糊控制器的输入，输出为修正后的电池电流参考信号I′B。接着，将修正后的飞轮电流参考指令I′F作为充电和放电指令传递给飞轮的双向AC/DC变流器。同时，将飞轮内部电流IFly和电压VFly以及直流母线电压Udc馈送到双向AC/DC逆变器。通过控制该逆变器，可以调节飞轮设备电流的方向与大小。类似地，修正后的电池电流参考指令I′B作为充电和放电指令传递给电池的双向DC/DC变流器。同时，将电池内部电流IBat和电压VBat以及直流母线电压Udc馈送到双向DC/DC逆变器。通过控制该逆变器，可以调节电池电流的方向与大小。
如图2所示，本发明实施例提供的船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法包括以下步骤：
S101，当系统稳态运行、未接入脉冲负载时，利用微型燃气轮机提供系统的能量需求；当接入脉冲负载时，利用参数优化的VMD算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数；
S102，对每个固有模态函数进行希尔伯特变换分析边际频谱域中的信号特征；利用模态混叠程度确定低频和高频分量之间的边界；将脉冲负载功率的低频分量分配给电池系统，将高频分量分配给飞轮储能系统；
S103，高频部分经飞轮模糊控制器修正后传输到飞轮储能系统进行调节；低频部分经电池模糊控制器修正后传输到电池进行调节；由模糊控制器调整产生的脉冲负载和混合储能系统之间的能量差由微型燃气轮机发电机提供。
本发明实施例提供的船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法具体包括：
一、微型燃气轮机发电系统混合储能功率分配策略
1.系统整体的功率分配策略
燃气轮机的燃烧机理导致其响应速度较慢，无法满足脉冲负载功率需求的快速变化。为了确保船用微型燃气轮机发电系统连续稳定地发电，并尽量减少脉冲负载对微型燃气轮机的影响，本发明提出使用混合储能系统主动为脉冲负载提供电能。在稳态运行中，发电燃气轮机为系统提供能量。当连接脉冲负载时，使用参数优化的VMD算法分解脉冲负载的功率，得到分解后的高频部分通过模糊控制器传输到飞轮储能系统进行调节，而得到低频部分通过电池模糊控制器传输到电池进行调节。由模糊控制器调整产生的脉冲负载和混合储能系统之间的能量差由微型燃气轮机发电机提供。船用微型燃气轮机直流微电网的整体控制策略如图1所示。
在图1中，同步发电机由一台微型燃气轮机驱动发电，燃气轮机轴的转速ω反馈到微型燃气轮机控制器。微型燃气轮机控制器对参考转速与实际转速的差值进行调节，输出相应的燃油控制信号Gf，燃油控制系统根据接收到的燃油控制信号调节燃油阀的开度，进而达到调节转速的目的。励磁控制器对参考直流母线电压与实际直流母线电压Udc的差值进行调节，输出对应的励磁电压Vf调节励磁电流，从而实现对直流母线电压的控制。波动负载的电流信号IL经参数优化的VMD算法分解为飞轮电流的初始参考信号IF和电池电流的初始参考信号IB。然后，考虑到飞轮的实际转速n，运用飞轮模糊控制器来调整IF，将飞轮实际转速n与飞轮电流初始参考信号IF作为飞轮模糊控制器的输入，输出为修正后的飞轮电流参考信号I′F。考虑到电池的实际荷电状态SOCB，运用电池模糊控制器调整IB，将电池的实际荷电状态SOCB与电池电流的初始参考信号IB作为电池模糊控制器的输入，输出为修正后的电池电流参考信号I′B。接着，将修正后的飞轮电流参考指令I′F作为充电和放电指令传递给飞轮的双向AC/DC变流器。同时，将飞轮内部电流IFly和电压VFly以及直流母线电压Udc馈送到双向AC/DC逆变器。通过控制该逆变器，可以调节飞轮设备电流的方向与大小。类似地，修正后的电池电流参考指令I′B作为充电和放电指令传递给电池的双向DC/DC变流器。同时，将电池内部电流IBat和电压VBat以及直流母线电压Udc馈送到双向DC/DC逆变器。通过控制该逆变器，可以调节电池电流的方向与大小。
2.HESS功率初级分配
脉冲负载功率被用作参数优化VMD算法的输入。参数优化VMD算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数(IMF)。随后，对每个IMF进行希尔伯特变换以分析边际频谱域中的信号特征。利用模态混叠程度确定低频和高频分量之间的边界。通过进一步考虑HESS中每个储能元件的特定特征，将脉冲负载功率的低频分量分配给电池系统，将高频分量分配给飞轮储能系统。各储能设备的功率计算方程式如下：
在公式(1)中，N用于基于模态混叠程度区分低频和高频分量；PB和PF分别代表电池和飞轮储能系统的充放电功率指令。
3.HESS功率二次分配
运用VMD算法实现了HESS功率的初级分配，但初级分配没有考虑电池的荷电状态和飞轮的转速，在投入过程中如果造成过充过放，不仅会严重影响储能装置的性能和寿命，也会影响下一次脉冲负载接入时系统能量的补偿。此外，初始分配经常会导致电池频繁、大功率的充放电，对电池的寿命产生不利影响。为了解决这些问题，本发明设计了两个模糊控制器和相应的模糊控制规则来修正电池系统和飞轮储能系统的运行状态，从而实现功率的二次分配。可以使用公式(2)计算修正后的充电和放电功率。
式中P′F和P′B分别是FESS和电池系统的修正后的功率指令；k1和k2分别是FESS和电池系统的修正系数。
FESS模糊控制器的输入为PF(t)和n，输出为修正系数k1，输入输出选用梯形和三角形隶属度函数，n的论域为[0,1]，模糊子集为{VL，L，M，H，VH}，表示被分类为五个级别：非常低、低、中、高和非常高；PF(t)的论域为[-1,1]，模糊子集为{D,C}，表示飞轮放电或充电。k1的论域为[0,1]，模糊子集为{VS，S，M，B，VB}，表示为非常小、小、中、大和非常大。对应的飞轮储能模糊控制器规则如表1所示。
蓄电池模糊控制器的输入为PB(t)和SOCB，输出为修正系数k2，输入输出选用梯形和三角形隶属度函数，SOCB的论域为[0,1]，模糊子集为{VL，L，M，H，VH}，表示被分类为五个级别：非常低、低、中、高和非常高；PB(t)的论域为[-1,1]，模糊子集为{NB，NS，ZO，PS，PB}，表示为负大、负小、零、正小、正大。k2的论域为[0,1]，模糊子集为{VS，S，M，B，VB}，表示为非常小、小、中、大、非常大。对应的蓄电池模糊控制器规则如表2所示。
表1 FESS模糊控制规则
表2蓄电池模糊控制规则
二、基于参数优化的变分模态分解的原理
1.VMD算法原理
为了充分发挥各储能元件的运行特性，本发明通过VMD的方法对船用微型燃气轮机电力系统脉冲负载功率波动信号进行分解。VMD是一种非递归信号处理技术，可将时间序列数据分离成一系列具有特定带宽的IMFs。每个IMF都围绕着一个确定的中心频率。带宽的估计基于对解调信号梯度平均范数的计算。
VMD分解的目标是最小化每个IMF估计带宽的总和，同时满足每个IMF信号总和等于输入信号的约束条件。VMD算法的目标函数可以表示为一个约束变分问题，如公式(3)所示。
式中，{uk}＝{u1,…,uk}表示使用VMD方法得到的IMF分量；{wk}＝{w1,…,wk}表示每个IMF分量所对应的中心频率；“*”表示卷积运算；δ(t)是狄拉克分布。
为了获得约束变分问题的最优解，引入二次惩罚因子α和拉格朗日乘法算子λ，将约束变分问题转换为一个无约束变分问题，如公式(4)所示。
上述问题的解采用乘法器的交替方向法。在迭代计算过程中，uk和wk不断地更新和优化。它们的分量可以从公式(5)和(6)中得出。
式中和分别是P(w)，ui(w)，λ(w)和的傅里叶变换。
此外，需要重复上述步骤，直到满足迭代停止条件为止，如公式(7)所示。
式中ε是收敛容限的标准。
参数K和α确定了分解结果中是否存在信息丢失和过度分解。因此，有必要优化这两个参数。在本发明中，采用样本平均熵作为评估指标构建适应度函数。平均熵是一种衡量信号复杂性和信息熵的指标，也是量化描述数据是否具有规律性的度量。它可以用以下数学公式描述：
式中，L表示信号的长度；Ei是每个时间点的信息熵的局部贡献，定义如下：
Ei＝-pilog2pi (9)
式中，pi是时间i处信号的概率密度函数值。
因此，平均熵作为适应度函数可以表示为：
fitness＝-E (10)
式中，fitness是适应度值，可以通过优化方法进行最小化。适应度越小，IMF频率特征越明显，模态混叠现象越弱，可以很好地反映各种IMF的特性。
2.VMD参数的优化
基于VMD算法的原理可知，在信号分解的过程中，需要预设分解模式数K和二次惩罚因子α。K决定分解的粒度，而α则有助于平衡数据拟合和避免过拟合之间的权衡。K和α的选择不当可能导致在VMD分解期间无法准确捕捉潜在信号结构。因此，在分解功率波动信号时，选择适当的K和α值对于准确利用VMD算法非常重要。
为了解决VMD参数选取的问题，通常运用优化算法来选取VMD的参数K和α。本发明以人工蜂鸟算法(Artificial Hummingbird Algorithm,简称AHA)为例，介绍VMD算法参数优化的过程和要求。除AHA算法之外，用于VMD参数优化的算法还可能是其他类型的常用算法，如粒子群算法(PSO)、算术优化算法(AOA)等。
3.AHA算法优化VMD参数
采用人工蜂鸟算法(AHA)优化VMD的参数。
AHA算法是一种启发式元优化算法，灵感来自蜂鸟觅食和飞行。该算法具有强大的全局搜索能力、快速收敛和高鲁棒性，已经应用于许多应用领域，例如REGS的能量优化管理、混合可再生能源系统成本降低以及电动汽车锂离子电池系统的参数识别。在本发明中，将AHA算法应用于VMD方法，根据功率波动信号的特性自适应地调整VMD参数，从而避免因参数选择不当而引起信号偏移。AHA算法的数学实现如下所述。
起初，蜂鸟在由以下公式生成的随机位置开始搜索：
Hi＝LB+r.(UB-LB)i＝1,2,3,……,N (11)
式中，UB和LB分别表示给定搜索空间的上下边界；N表示蜂群中蜂鸟的数量；r是介于0和1之间的随机值。
在觅食期间，每只蜂鸟都会记住高浓度花蜜源的位置，并与蜂鸟社群的其他成员共享这些信息。为了模拟鸟类对食物源的记忆能力，定义了一个访问表(VT)，如下所示：
式中，VTi,j表示访问表中一个元素的状态。当i≠j时，表示在当前迭代中，第i-th只蜂鸟已经访问了第j-th个食物源；另一方面，如果i＝j，则表示该蜂鸟正在摄取特定的食物源。null表示无值。
在觅食过程中，蜂鸟有以下三种飞行模式：轴向飞行、对角线飞行和全向飞行，可以用以下数学公式表示：
轴向飞行的公式如下：
对角线飞行的公式如下
全向飞行的公式如下：
DFi＝1,i＝1,2......Dim (15)
式中,Dim是解空间的维数；ri(1,Dim)是介于0和1之间的随机值；函数randperm(k)将长度为k的整数从1到k随机排列。
有了这些飞行模式后，蜂鸟将使用引导策略、领域策略和迁移策略来更新它们的位置。在前两种策略中，蜂鸟随机选择一个飞行模式。下面的公式展示了引导觅食的行为：
式中,Hnewi(t+1)表示第(t+1)-th次迭代时第i-th个候选食物源的位置；Hi(t)和Hi,target(t)分别表示第t-th次迭代时第i-th个食物源和目标食物源的位置；A是一个跟随正态分布N(0,1)的引导系数。
领地性觅食技术涉及在领地边界区域搜索相对较新的食物源。对应的方程如下所示，
式中，B是跟随正态分布N(0,1)的领地参数。
使用公式(16)-(18)获得第(t+1)-th次迭代时第i-th个候选食物来源位置后，计算候选食物来源的花蜜补充速率，然后使用公式(18)修改当前食物来源的位置。
式中，O(Hi(t))和O(Hnewi(t+1))分别表示在Hi(t)和Hnewi(t+1)食物来源处花蜜补充速率。
在随机执行前两个采蜜策略之后，将更新访问表。蜂鸟中花蜜补充速率最低的将随机迁移到搜索空间中的新食物源，这被称为迁移策略，可以表示为：
Hworst(t+1)＝UB+r.(UB-LB) (19)
式中，Hworst(t+1)表示在蜂鸟群中花蜜补充速率最低的食物源。
应用AHA算法优化VMD参数的具体步骤总结如下。VMD参数优化的流程图如图2所示。AHA算法初始化参数如表3所示。
(1)输入原始脉冲负载功率波动信号并初始化AHA的参数。具体参数值列于表1中。
(2)使用公式(11)生成一系列随机解，并使用公式(12)初始化蜂鸟的访问表。
(3)使用公式(3)-(7)对每个初始解进行VMD计算，并使用公式(8)-(10)计算相应的适应度值。
(4)随机使用公式(13)-(15)评估DF。
(5)以50％的比例选择引导式觅食或领地性觅食。如果选择引导式觅食，则使用公式(16)执行引导式采蜜，如果选择领地性觅食，则使用公式(17)。通过使用公式(8)-(10)计算相应的适应度值。
(6)使用公式(18)更新第i个食物源的位置。
(7)使用公式(19)执行迁移采蜜策略，并使用公式(8)-(10)计算相应的适应度值。
(8)确定当前迭代次数是否达到最大迭代次数。如果达到，则停止迭代；否则，继续迭代。
(9)获取最优适应度值并保存最优位置。
表3 AHA算法初始化参数
N Dim T LB UB
20 2 20 [2,2000] [10,5000]
三、微型燃气轮机发电系统建模
为了进一步展示参数优化变分模态分解的效果，本节进一步建立船用微型微型燃气轮机发电系统模型，并开展性能仿真和分析。
图4展示了船用微型微型燃气轮机发电系统的整体模型，包括微型燃气轮机、带励磁系统的三相同步发电机、二极管整流器、三种负载以及混合能量存储系统等各种组件。这些负载对应于推进系统、日常负载(例如计算机、供暖系统、照明设备)和脉冲负载(例如激光武器、电磁轨道炮、高功率雷达)的功率需求。一个不受控的二极管整流器(AC/DC)将由100kW微型燃气轮机驱动的同步发电机连接到直流母线上。储能能量管理系统包括参数优化的VMD算法和并联模糊控制器两部分，它将负载波动的功率分为高频和低频两个分量。混合能量存储系统包括一个电池模块和一个飞轮模块，其中蓄电池模块通过两个升压降压转换器连接到直流母线上，飞轮模块通过双向变流器连接到直流母线上。电池模块补偿负载功率的低频分量，飞轮模块则补偿高频分量。因此，船用微型燃气轮机发电系统可以有效地平衡功率并稳定直流母线电压。
1.微型燃气轮机建模
船用微型燃气轮机发电系统中的微型燃气轮机主要由两个部分组成：燃气发生器(包括压缩机、燃烧室和的动力涡轮)和转子。本发明考虑空气动力学和热力学参数，开发了一种100kW的微型燃气轮机的理论仿真模型。
(1)压气机
压气机的特征参数有折合流量Gcnp、压比πc、折合转速ncnp、效率ηc，已知其中两个参数，通过在通用特性图上插值的方法可得到另外两个参数值。选定压比πc和转速n作为输入量。压气机流量Gc、出口温度Tcout和耗功Nec计算如下：
Nec＝hcout-hcin (22)
式中，Tcin为压气机进口温度；ka为空气的比热比；T1为压气机特性线测试进口温度；Pcin为压气机进口压力；P1为压气机特性线测试进口压力，Pa；hcout为压气机实际出口热焓值，kJ/kg；hcin为压气机实际进口热焓值，kJ/kg。
(2)涡轮
涡轮的效率ηt、折合流量Gtnp、膨胀比πt、折合转速ntnp的计算方法与压气机的计算方法相似，都是通过在特性图上取插值的方法得到。涡轮出口温度Ttout和输出功Net计算如下：
Net＝htin-htout (24)
式中，Ttin为涡轮进口温度；kb为燃气的比热比；ηt为涡轮的效率；htout为涡轮实际出口热焓值，kJ/kg；htin为涡轮实际进口热焓值，kJ/kg。
(3)燃烧室
燃烧室进出口压力关系可以表示为：
pbout＝pbin·σ (25)
式中，pbin和pbout分别为燃烧室进出口压力，Pa；σ为燃烧室进出口压力损失系数。
燃烧室出口温度T3可由能量守恒方程求得：
式中，Ga和Gf分别为空气和燃料的流量；Hf为燃料的热值；ηb为燃烧效率；cp,a和cp,f分别为空气和燃料的等压比热容；T2a和T2f分别为燃烧室空气和燃料的进口温度。
(4)转子
转子是将压气机和涡轮以及负载连接起来的装置，涡轮输出的功率用来带动压气机转动以及带动发电机运行，根据动量矩定律可以获得转子的数学模型。
式中，J为转子的转动惯量，kg·m2；n为转子转速，r/min；PG为发电机功率，W。
2.同步发电机建模
同步发电机在dq0坐标系下的电压、磁链和转矩方程分别为：
Te＝ψdid-ψqiq (30)
式中，ud、uq为机端电压d、q轴的分量；id、iq为负载电流d、q轴的分量；if为励磁电流；uf为励磁绕组电压；rf为励磁绕组电阻；iD、iQ为d、q轴阻尼绕组电流；uD、uQ为d、q轴阻尼绕组电压；Xd、Xq为d、q轴同步电抗；Xad、Xaq为d、q轴电枢反应电抗；XD、XQ为d、q轴阻尼绕组电抗；ψd、ψq为d、q轴磁链；ψf为励磁绕组磁链；ψD、ψQ为d、q轴阻尼绕组磁链。
3.HESS建模
HESS由蓄电池和FESS组成。将蓄电池的荷电状态SOCB和飞轮的当前转速ω定义为状态变量。控制变量为蓄电池的电流IB和飞轮转矩TF。HESS模型描述如下：
式中，QB为蓄电池最大容量；SOCB为蓄电池的荷电状态；b和JF分别为飞轮的阻力系数和转动惯量。蓄电池和飞轮的输出功率如下：
PB＝VOC(SOCB)IB (33)
PF＝ωTF (34)
式中，VOC(SOCB)为蓄电池开路电压。
4.脉冲负载建模
当脉冲负载接入时，其电阻很小，相当于短路状态。当脉冲负载不工作时，其电阻很高，相当于开路状态。因此，脉冲负载可以用开关函数和可变电阻的形式来描述。单个脉冲负载的等效结构如图5所示。在图5中，iPPL为流过脉冲负载的电流；RPPL为可变电阻，可用于设置脉冲负载的峰值功率Pm；D为开关管VT的占空比，代表脉冲功率在一个周期内的开启时间。
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。
1、负载特性
为验证所提出的AHA-VMD算法在分解脉冲负载功率信号方面的有效性，对如图1所示的包含脉冲负载的微型燃气轮机直流电力系统进行仿真分析分析和验证。
初始状态下，电网中连接10kW日用负载，2.7s时接入一个矩形脉冲负载，5s时接入另一个矩形脉冲负载，8s时接入一个推进负载，14s时接入一个三角形脉冲负载。脉冲负载和推进负载的波形如图6-图7所示。直流微电网系统的仿真参数值如表4所示。
表4性能仿真参数
2、HESS功率分配特性
为展示AHA在优化VMD参数方面的有效性和优越性，本发明采用了粒子群优化(PSO)算法进行比较分析。通过将AHA算法的性能与PSO算法进行比较，验证了AHA在优化VMD参数方面的有效性。图8显示了PSO和AHA的适应度收敛曲线。可以观察到，在8次迭代后，AHA算法的适应度函数收敛于0.8766，而PSO算法的适应度函数在10次迭代后收敛于0.8766。这表明，在相同迭代次数下，AHA比PSO更准确、更高效。AHA算法的迭代计算给出了最佳参数组合，其值为[K,α]＝[8,2067]。
为了进一步验证所提出的参数优化VMD算法的优势，除了所提出的AHA-VMD方法外，还使用了另一种广泛使用的信号分解方法——EMD算法对脉冲功率波动信号进行分解，并将分解得到的IMF经过希尔伯特变换得到相应的边际频谱。这种比较分析将有助于了解AHA-VMD算法与EMD算法在性能和有效性上的区别。
使用具有优化参数的VMD算法对脉冲负载功率进行分解后，将希尔伯特变换应用于分解所得的IMF频谱(IMF1～IMF8)，结果如图9所示。图10显示了使用EMD算法分解脉冲负载功率并经希尔伯特变换处理后得到的IMF频谱(IMF1～IMF4)。
图9-图10展示了经过EMD和参数优化VMD分解后通过希尔伯特变换得到的边际频谱。图9表明，在VMD分解后，明显的IMF在频率上清晰可辨且均匀分布。相反，在图10中，经过EMD分解后，频率成分明显重叠，使低频和高频成分难以区分。因此，可以得出结论，AHA-VMD优于EMD在准确分配HESS功率方面，有效区分低频和高频成分。
如图9所示，IMF1和IMF2之间的模态混叠现象相对较轻。因此，选择与IMF1对应的功率作为电池需要平稳输出的主要功率，而IMF2-IMF8叠加后对应的功率被选为FESS需要平稳输出的主要功率。通过利用模糊控制器来调节主要功率，最终的功率分配可以在电池和FESS之间合理分配，实现HESS功率的合理分配。
为了进一步验证模糊控制器设计的合理性，在两种情况下进行模拟：有模糊控制逻辑和没有模糊控制逻辑。图11-图12显示了在这两种情况下FESS和电池需要承受的功率。图13-图14显示了在这两种情况下飞轮的速度变化和电池性能的变化。如图11所示，在经过模糊控制器校正后，电池最大放电功率显著降低。在5.7s时，它减少了16.5kW，在8s时，它减少了25kW，减小量最大。如图13所示，与不考虑电池模糊控制器的情况相比，模糊控制器将电池的运行时间缩短了10.5秒，有效地避免蓄电池频繁的充放电。如图12所示，飞轮模糊控制器对飞轮的初始功率进行了微调，以保持飞轮速度在适当范围内。如图14所示，在7s时，飞轮速度从2333r/min调整到3337r/min；在10s时，飞轮速度从2586r/min调整到3350r/min。
在经过模糊控制器修正后，FESS和电池的二次分配功率小于其一次分配功率。这部分功率由微型燃气轮机发电机承担。这种方法不仅充分利用了微型燃气轮机的调节特性，而且确保了电池和飞轮在合理范围内运行，从而减少了电池充放电的频率，有助于延长电池寿命。这能够减小电池的容量，为船舶节省空间和重量。
经过模糊控制器的修正后，FESS和电池的二次分配功率被设置为低于它们的一次分配功率，并由微型燃气轮机发电机处理多余功率。这种方法可以最大限度地利用微型燃气轮机的调节特性，同时确保电池和飞轮保持在合理的运行界限内。这有助于减少电池频繁充放电循环，最终导致降低电池容量需求并在船舶上节省重量和空间利用。
3、微电网运行特性
为了进一步研究HESS在缓解脉冲负载对海洋微型燃气轮机直流微电网的影响中的功效，针对考虑混合式储能和不考虑混合式储能这两种情况进行了额外的仿真和分析。
图15-图16显示了直流母线电压和微型燃气轮机速度变化率的变化情况。从图15可见，未连接HESS时，在11秒时，电压瞬时最大波动从513V到545V，增加了6.2％，给系统带来了很大的扰动。当连接HESS时，由脉冲负载产生的大部分功率需求主要被HESS吸收，因此其对直流母线电压的影响非常小，最大波动为1.8％。如图16所示，未连接HESS时，在10.5秒时，微型燃气轮机速度的最大变化率达到4.3％。当连接HESS时，在FESS的初始充电阶段，微型燃气轮机发电发生了3.4％的波动。在其他时间，微型燃气轮机速度的波动在1％以内。可以看出，没有连接HESS时，脉冲负载对系统产生周期性影响，影响电压和燃气轮机速度的稳定运行。当连接HESS时，脉冲负载产生的影响主要被HESS平滑掉，并且对电压和速度几乎没有影响。这进一步反映了所提出的能量存储设备功率分配策略的有效性。
图17展示了发电机功率、负载功率、电池功率和飞轮功率的变化特征。在1秒时，微型燃气轮机发电机系统对FESS进行充电。随着飞轮速度的增加，发电机的功率也逐渐增加。在2秒时，飞轮储能完成充电，并达到其设计额定速度7000rpm，如图14所示。此时，微型燃气轮机发电机系统的输出功率为70kW。在2.7秒时，将具有峰值功率20kW的脉冲负载连接到微电网中。此时，FESS的输出功率为10kW，微型燃气轮机发电机系统的输出功率为10kW，电池没有充电或放电。与仅依靠HESS满足脉冲负载的功率需求的方法相比，这种方法减少了电池充放电循环的次数，并利用了微型燃气轮机调节特性。在5.7秒时，两个总功率为50kW的脉冲负载被集成到微电网中。此时，飞轮输出20kW功率，电池输出20kW功率，剩余的10kW功率由微型燃气轮机发电机系统提供。在这种情况下，电池、飞轮和微型燃气轮机发电机系统共同工作以满足脉冲负载的功率需求，如图17所示。这种方法不仅满足了系统瞬态波动的要求，而且还减少了电池充放电的功率。当然，微型燃气轮机发电机系统的瞬时输出功率受到限制，在整个脉冲负载切换过程中，功率波动主要由HESS承担。在8秒时，启动推进负载，其功率完全由微型燃气轮机发电机系统满足。随着推进负载的增加，输出功率逐渐增加，并达到最大输出功率51kW。根据上面的分析可以得出结论，微型燃气轮机与HESS表现出良好的协调能力。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本发明领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，其特征在于，包括：
当系统稳态运行、未接入脉冲负载时，利用微型燃气轮机提供系统的能量需求；
当接入脉冲负载时，利用参数优化的VMD算法分解脉冲负载的功率信号，并根据不同储能装置的特性进行初次电流分配，将高频部分作为飞轮储能系统的初始电流信号，低频部分作为蓄电池的初始电流信号；
运用飞轮模糊控制器修正飞轮电流的初始电流信号，将飞轮实际转速与飞轮初始电流信号作为飞轮模糊控制器的输入，输出为修正后的飞轮电流参考信号；
运用电池模糊控制器修正电池电流的初始电流信号，将电池的实际荷电状态与电池电流的初始参考信号作为电池模糊控制器的输入，输出为修正后的电池电流参考信号；
将修正后的飞轮电流参考信号作为充电和放电指令传递给飞轮的双向AC/DC变流器；将飞轮内部电流和电压以及直流母线电压馈送到双向AC/DC逆变器；通过控制所述双向AC/DC逆变器，调节飞轮设备电流的方向与大小；
修正后的电池电流参考信号作为充电和放电指令传递给电池的双向DC/DC变流器，将电池内部电流和电压以及直流母线电压馈送到双向DC/DC逆变器；通过控制所述双向DC/DC逆变器，调节电池电流的方向与大小；
所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法包括以下步骤：
步骤一，当系统稳态运行、未接入脉冲负载时，利用微型燃气轮机提供系统的能量需求；当接入脉冲负载时，利用参数优化的VMD算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数；
步骤二，对每个固有模态函数进行希尔伯特变换分析边际频谱域中的信号特征；利用模态混叠程度确定低频和高频分量之间的边界；将脉冲负载功率的低频分量分配给电池系统，将高频分量分配给飞轮储能系统；
步骤三，将高频部分通过模糊控制器传输到飞轮储能系统进行调节；将低频部分通过电池模糊控制器传输到电池进行调节；由模糊控制器调整产生的脉冲负载和混合储能系统之间的能量差由微型燃气轮机发电机提供；
利用人工蜂鸟算法将脉冲负载功率自适应地分解为一系列频率从低到高的固有模态函数，包括：
(1)输入原始脉冲负载功率波动信号并初始化人工蜂鸟算法的参数；并生成一系列随机解，对蜂鸟的访问表进行初始化；
(2)对每个初始化后的随机解进行VMD计算，并计算相应的适应度值；随机评估DF；以引导式觅食和领地性觅食各占50％的比例进行分配，并计算相应的适应度函数值；
(3)更新i-th食物源的位置；执行迁移采蜜策略，并计算相应的适应度值；确定当前迭代次数是否达到最大迭代次数；如果达到，则停止迭代；否则，继续迭代；
(4)获取最优适应度值并保存最优位置；
所述对每个初始解进行VMD计算，并计算相应的适应度值包括：
利用下式对每个初始解进行VMD计算：
其中，{uk}＝{u1,…,uk}表示使用VMD方法得到的IMF分量；{wk}＝{w1,…,wk}表示每个IMF分量所对应的中心频率；*表示卷积运算；δ(t)表示狄拉克分布；α表示二次惩罚因子；λ表示拉格朗日乘法算子；和分别表示P(w)，ui(w)，λ(w)和的傅里叶变换；
利用下式计算相应的适应度值：
Ei＝-pilog2pi；
fitness＝-E；
其中，L表示信号的长度；Ei表示每个时间点的信息熵的局部贡献；pi表示时间i处信号的概率密度函数值；fitness表示适应度值。
2.如权利要求1所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，其特征在于，包括：
微型燃气轮机驱动同步发电机发电，燃气轮机轴的转速反馈到微型燃气轮机控制器；微型燃气轮机控制器对参考转速与实际转速的差值进行调节，输出相应的燃油控制信号，燃油控制系统根据接收到的燃油控制信号调节燃油阀的开度，调节转速；
励磁控制器对参考直流母线电压与实际直流母线电压的差值进行调节，输出对应的励磁电压调节励磁电流，控制直流母线电压。
3.如权利要求1所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，其特征在于，所述随机评估DF，以引导式觅食和领地性觅食各占50％的比例进行分配，更新i-th食物源的位置，执行迁移采蜜策略包括：
利用人工蜂鸟算法优化VMD的参数包括
利用以下公式生成随机位置开始搜索：
Hi＝LB+r.(UB-LB)i＝1,2,3,......,N；
随机利用下式评估DF：
轴向飞行的公式如下：
对角线飞行的公式如下：
全向飞行的公式如下：
DFi＝1,i＝1,2......Dim；
其中，Dim表示解空间的维数；ri(1,Dim)表示介于0和1之间的随机值；函数randperm(k)表示将长度为k的整数从1到k随机排列；
所述以引导式觅食和领地性觅食各占50％的比例进行分配包括：
若选择引导式觅食，利用下式执行引导式觅食：
若选择领地性觅食，则利用下式执行领地性觅食：
其中，Hnewi(t+1)表示第(t+1)-th次迭代时第i-th个候选食物源的位置；Hi(t)和Hi,target(t)分别表示第t-th次迭代时第i-th个食物源和目标食物源的位置；A表示一个跟随正态分布N(0,1)的引导系数；B表示跟随正态分布N(0,1)的领地参数。
4.如权利要求3所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，其特征在于，利用下式更新i-th食物源的位置：
其中，O(Hi(t))和O(Hnewi(t+1))分别表示在Hi(t)和Hnewi(t+1)食物来源处花蜜补充速率。
5.如权利要求3所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法，其特征在于，利用下式执行迁移采蜜策略：
Hworst(t+1)＝UB+r.(UB-LB)；
其中，Hworst(t+1)表示在蜂鸟群中花蜜补充速率最低的食物源。
6.一种信息数据处理终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时；信息数据处理终端，使得所述处理器执行如权利要求1～5任意一项所述船用燃气轮机电网混合储能功率分配方法。
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