粒子群优化与频域分析：光伏/柴油船舶电力系统混合储能子系统经济高效选型

本文探讨了在现代船舶电力系统中，特别是在光伏（PV）与柴油动力混合的场景下，如何通过频率分析与粒子群优化算法的巧妙结合来优化储能子系统的配置。随着对传统船舶污染问题的日益关注，使用可再生能源，如太阳能，作为船舶动力源变得越来越重要。然而，设计不当的可再生能源系统和储能系统可能会带来额外的成本负担以及环境影响，特别是温室气体排放。 研究的核心是利用离散傅里叶变换（DFT）技术，这是一种信号处理工具，它能够将船舶电力系统中不规则的平衡功率需求分解为一系列具有不同周期特性的分量。这种分解有助于确定混合储能系统（HSS）需要提供的最大功率，确保其在满足电力需求的同时保持高效运行。DFT的运用使得研究人员能够分析系统的动态特性，并据此进行精细化的设计决策。 接下来，文章引入了粒子群优化（PSO）算法，这是一种群体智能优化方法，用于寻找在多维度参数空间中的全局最优解。PSO在本研究中扮演了关键角色，通过对不同类型的储能系统（例如电池储能、超级电容器等）的尺寸和容量进行优化，实现了成本效益的最大化。通过模拟仿真，研究团队揭示了在特定条件下，如何通过合理的ESS配置来达到最佳性能，同时减少不必要的能源浪费和环境负担。 这项研究旨在解决船舶电力系统设计中的复杂问题，通过频率分析和粒子群优化技术，为实现绿色、经济的混合储能子系统提供了科学依据。这样的优化方法对于推动船舶行业的可持续发展，降低能源消耗，以及减少对化石燃料的依赖具有重要意义。该研究成果不仅适用于当前的船舶应用，也为未来其他类似领域，如电动汽车和电网集成储能系统的优化设计提供了有益参考。