基于simulink环境搭建的超级电容、蓄电池混合储能仿真模型，可供学习设计参考。

针对混合储能微电网调度优化问题，建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架，结合灰熵并行分析理论，提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重，有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体，引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明，所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法，且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法，验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.

本程序可以实现的功能是：建立直接驱动风力发电机、单级光伏发电系统和储能电池的风力发电和光伏混合微电网模型。通过平滑蓄电池的输出功率平滑风能和光伏功率来维持PCC的电压。

基于飞轮和铅酸电池的风力发电混合储能策略

人工智能-机器学习-触控式混合储能太阳能LED调光照明系统.pdf

【微电网优化】基于粒子群算法求解混合储能系统容量优化问题含Matlab源码

基于simulink环境搭建的超级电容、蓄电池混合储能仿真模型。

【优化配置】遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题matlab源码 .zip

混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势，针对混合储能在风电平抑中的配置问题，提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先，利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解，得到混合储能需要平抑的功率。然后，针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题，提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略，以荷电状态、充放电功率为约束条件，以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数，以提高蓄电池的使用寿命；外层以最小容量、最小功率为约束条件，以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题，提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明，所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时，有效避免蓄电池频繁充放电，从而提高了其使用寿命；相比于传统的启发式求解方法，基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快，所得优化配置结果更精确。

本文提出了一种基于神经网络（NN）的电力需求预测方法，并提出了纯电动汽车电池/超级电容器混合储能系统的电力分配策略。 为了开发有效的预测模型，首先将驾驶循环分组并区分为三种不同的驾驶模式。 对于每种驾驶模式，可以更好地提取出具有更好驾驶特性的特征参数数据，并将其用于训练NN。 预测信息及其误差相结合，随后用于功率分配。 然后，为了应对电池和超级电容器系统的不同动态，使用了一个分频器，并通过粒子群优化算法进一步优化了它的频率，以使包括每种驱动模式的电池退化和系统能量在内的总成本降至最低。 基于这些努力，最终提出了一种实时预测功率管理控制策略。 为了验证其有效性，已经进行了仿真，以与由五个标准驾驶周期组成的速度曲线下的最新控制策略进行比较。 结果表明，通过提出的控制策略可以明显提高性能。