从事风电并网、储能控制、电能质量治理及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员，。
以深入掌握其在风电功率平抑中的实际应用效果与技术细节。
在此基础上，拓展CEEMDAN在工程实践中的应用深度，建议结合提供的Matlab代码进行复现、调试与对比实验。
提高储能效率与系统经济性；③为复杂非平稳信号的分解提供一种结合智能优化算法的先进处理范式，旨在平抑风电功率的随机性与波动性，使高频波动由超级电容承担、低频部分由电池处理，验证了该策略在平抑风电波动、优化储能功率分配方面的优越性能，从而充分发挥不同储能介质的优势，结合电池与超级电容等构成的混合储能系统，读者应重点关注GWO算法在CEEMDAN参数寻优中的实现机制、改进分解方法的具体流程，以及混合储能功率分配策略的设计逻辑，研究通过Matlab代码实现算法仿真，; 适合人群：具备一定电力系统、新能源技术、信号处理或智能优化算法基础，依据各储能元件的动态特性设计合理的功率分配规则，提升系统整体效率与经济性，; 阅读建议：此资源聚焦于智能优化算法与储能控制技术的深度融合， 内容概要：本文提出一种基于灰狼算法（GWO）优化的改进CEEMDAN混合储能功率分解策略，实现对风电功率信号的高精度、自适应分解，提升可再生能源消纳能力；②优化混合储能系统内部功率动态分配，延长设备使用寿命， ，有效克服传统方法中存在的模态混叠与端点效应问题，; 使用场景及目标：①解决风电输出功率波动对电网稳定性的不利影响。
该方法利用GWO算法对改进的CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）进行参数优化。