储能系统因其控制灵活、响应迅速等特点常参与电网系统的功率调节,确保电网的稳定运行。但储能系统成本较高,在尽可能满足出力需求的情况下,配置合理的储能容量,是有效推进光伏发展的关键。目前,国内外不少研究者通过时频分析法进行储能容量的配置,常见的时频分析法有经验模态、小波变换等方法。但小波变换需要人为确定小波基函数,且基函数是无自适应性的,即该小波基可能在全局是最优的,但是在某些局部可能不是。相较于小波变换,经验模态（Empirical Mode Decomposition,EMD）则不需要预先分析和研究待分解数据,而是根据数据本身特点将数据按照一些固有模式按层次分好。但在现有文献中,根据EMD分解法来配置储能容量的这些方法,并未考虑不同时段的功率波动可以采用相应类型的备用容量平抑;其次这些方法虽然考虑了EMD存在的模态混叠问题做出了改进,但改进的方法也存在其他问题,比如伪模态问题;最后这些方法也并未考虑经过时频分析法分解后的分量是否都为有效分量。本文针对以上问题做了进一步研究,具体工作如下:（1）提出基于EMD结合快速傅里叶变换（fast fourier transform,FFT）（EMD-FFT）的储能容量配置,通过EMD对光伏电站控制功率进行分解,并通过标准化模量累计均值（mean of standardized accumulated modes,MSAM）进行高低频分量划分。对划分后的分量进行重构以及通过FFT进行时频转换,通过频谱分析,在频域上对控制功率进行精细划分,通过配置不同的响应时间内平抑相应类型波动所需的备用容量,配置最终所需的储能容量,在满足光伏出力的基础上,使其更具有经济性。（2）提出基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）结合FFT（ICEEMDAN-FFT）的储能配置容量,尽管EMD可以根据光伏控制功率数据本身进行分解,但通过EMD分解后会存在严重的模态混叠问题。而针对EMD的模态混叠问题,集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）虽然可以通过多次添加噪声来改善模态混叠问题,但如果白噪声处理次数不足够大,则残留的白噪声会使得重构的信号产生较大的偏差。自适应噪声完整集成经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）虽然能够改善EMD的模态混叠问题,也可以减少计算量,但会存在较多的伪模态分量。因此本文引入ICEEMDAN,通过ICEEMDAN对光伏控制功率进行分解,并通过MSAM进行高低频分量的划分。对划分后的分量进行重构以及通过FFT进行时频转换,通过频谱分析,在频域上对控制功率进行精细划分,通过配置不同响应时间内平抑相应类型波动所需的备用容量,配置最终的储能容量。该方法可以改善EMD的模态混叠问题,减小重构误差,配置更合理的储能容量,使其满足光伏出力需求,并更具有经济性。（3）提出基于ICEEMDAN结合改进的变分模态分解（improved variational modal decomposition,IVMD）结合FFT（ICEEMDAN-IVMD-FFT）的储能容量配置,虽然ICEEMDAN可以改善模态混叠问题,也可以减少计算量和伪模态分量,但是其分解本质与EMD分解一样属于递归式分解,模态混叠不可避免,且仍会存在伪模态分量。若伪模态中存在虚假分量,则会对后续信号重构产生较大的误差,导致最终配置的储能容量较大。因此本文提出,先通过ICEEMDAN对光伏控制功率进行分解,再对各本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）求其样本熵和皮尔逊相关系数,对复杂度较高的IMF分量进行IVMD进一步分解,并保留皮尔逊相关系数大于0.1的有效分量。其次通过能量差和样本熵双重标准确定IVMD分解层数K,并对通过IVMD分解的K个分量求其皮尔逊相关系数,保留皮尔逊相关系数大于0.1的有效分量。再对各分量求其MSAM,并通过MSAM进行高低频分量划分。对划分后的分量进行重构并通过FFT进行时频转换,通过频谱分析配置最终的储能容量。