由于可再生能源的间歇性特点,储能单元广泛应用于孤岛直流微电网中。为保护储能单元,防止过度充放,需要对储能单元的荷电状态(state of charge,SOC)实行均衡控制,然而各储能单元线路阻抗及容量存在的差异将对SOC均衡造成影响。针对这一...由于可再生能源的间歇性特点,储能单元广泛应用于孤岛直流微电网中。为保护储能单元,防止过度充放,需要对储能单元的荷电状态(state of charge,SOC)实行均衡控制,然而各储能单元线路阻抗及容量存在的差异将对SOC均衡造成影响。针对这一问题,提出了一种基于一致性算法及自适应下垂控制的储能单元SOC均衡控制策略。首先,通过定义电流比例系数,建立了各储能单元下垂系数与SOC之间的函数关系式,实现了储能单元自适应SOC均衡,并通过劳斯判据证明了系统的稳定性。其次,将所提控制策略与其他文献控制方法进行对比,并且考虑了4种不同工况对SOC均衡的影响。最后,通过Matlab/Simulink进行了仿真分析,验证了所提控制策略的有效性。展开更多
准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法...准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法应用的复杂性,提出了一种适用于在线监测应用场景的基于蜣螂优化算法和自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计算法。将二阶Thevenin等效电路作为蓄电池的模型,利用蜣螂优化算法对该模型的关键参数进行自适应辨识,根据所辨识的参数,利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行估算。为了验证该算法的有效性,利用锂离子电池不同动态工况的实验数据进行了测试。实验结果表明,在初始参数设置模糊或不准确的情况下,该算法依然能够自适应地获取精度更高的SOC估计结果,具有更好的鲁棒性。展开更多
电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计近年来成为新能源发展的重中之重,也是电池管理系统(BMS)中最核心的部分。针对改进卡尔曼滤波算法(EKF)与门控循环单元神经网络算法(GRU)的缺陷,提出了一种基于3DGRU-EKF的改进SOC估算算法...电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计近年来成为新能源发展的重中之重,也是电池管理系统(BMS)中最核心的部分。针对改进卡尔曼滤波算法(EKF)与门控循环单元神经网络算法(GRU)的缺陷,提出了一种基于3DGRU-EKF的改进SOC估算算法。首先使用二阶RC电池等效模型,利用复合脉冲功率特性测试(HPPC)进行电池参数辨识;随后对电池模型进行状态空间方程的建立,并利用EKF算法进行更新迭代来估算电池的SOC,可以得到卡尔曼增益与SOC估算误差;最后将2个量结合HPPC工况下的电压与电流作为3DGRU网络的输入,真实的SOC作为输出来训练神经网络。实验结果表明,提出的3DGRUEKF算法估算SOC的均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)均小于0.5%,具有良好的效果。展开更多
本文研究锂离子电池的荷电状态(State of Charge,SOC)估计,引入二阶分数阶等效电路模型,提出一种先进的估计算法。对传统的二阶整数阶等效模型进行创新性改进,引入恒相元件来代替原始的整数阶电容元件,构建了更精确的二阶分数阶等效电...本文研究锂离子电池的荷电状态(State of Charge,SOC)估计,引入二阶分数阶等效电路模型,提出一种先进的估计算法。对传统的二阶整数阶等效模型进行创新性改进,引入恒相元件来代替原始的整数阶电容元件,构建了更精确的二阶分数阶等效电路模型。以最小二乘法的数据为基础,采用粒子群体算法进行二阶分数阶等效电路模型的参数辨识。在动态应力测试(Deep State Transition,DST)工作模式下进行仿真试验,比较分数阶扩展卡尔曼滤波算法与扩展卡尔曼滤波算法在SOC估计方面的性能。试验结果显示,分数阶扩展卡尔曼滤波算法在提高SOC估测精度方面表现更好,其SOC估测波动更小,抗干扰能力更强。展开更多
在储能系统实际运行中,准确评估电池的荷电状态(State of Charge, SOC)是确保系统高效、安全运行的关键。为此,在对现有锂电池等效电路模型及参数辨识方法进行综述的基础上,提出了一种基于戴维南改进模型的创新的锂电池SOC仿真研究方法...在储能系统实际运行中,准确评估电池的荷电状态(State of Charge, SOC)是确保系统高效、安全运行的关键。为此,在对现有锂电池等效电路模型及参数辨识方法进行综述的基础上,提出了一种基于戴维南改进模型的创新的锂电池SOC仿真研究方法。通过深入研究并网储能系统的拓扑结构与控制策略,构建了细致且精确的数学模型,并运用MATLAB仿真软件进行了建模与分析。实验仿真结果表明,该改进模型能够高效、准确地模拟锂电池SOC的动态变化,为储能系统的优化设计与运行控制提供了理论支持,对于提升储能系统的整体性能具有重要意义。展开更多
文摘由于可再生能源的间歇性特点,储能单元广泛应用于孤岛直流微电网中。为保护储能单元,防止过度充放,需要对储能单元的荷电状态(state of charge,SOC)实行均衡控制,然而各储能单元线路阻抗及容量存在的差异将对SOC均衡造成影响。针对这一问题,提出了一种基于一致性算法及自适应下垂控制的储能单元SOC均衡控制策略。首先,通过定义电流比例系数,建立了各储能单元下垂系数与SOC之间的函数关系式,实现了储能单元自适应SOC均衡,并通过劳斯判据证明了系统的稳定性。其次,将所提控制策略与其他文献控制方法进行对比,并且考虑了4种不同工况对SOC均衡的影响。最后,通过Matlab/Simulink进行了仿真分析,验证了所提控制策略的有效性。
文摘准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法应用的复杂性,提出了一种适用于在线监测应用场景的基于蜣螂优化算法和自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计算法。将二阶Thevenin等效电路作为蓄电池的模型,利用蜣螂优化算法对该模型的关键参数进行自适应辨识,根据所辨识的参数,利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行估算。为了验证该算法的有效性,利用锂离子电池不同动态工况的实验数据进行了测试。实验结果表明,在初始参数设置模糊或不准确的情况下,该算法依然能够自适应地获取精度更高的SOC估计结果,具有更好的鲁棒性。
文摘电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计近年来成为新能源发展的重中之重,也是电池管理系统(BMS)中最核心的部分。针对改进卡尔曼滤波算法(EKF)与门控循环单元神经网络算法(GRU)的缺陷,提出了一种基于3DGRU-EKF的改进SOC估算算法。首先使用二阶RC电池等效模型,利用复合脉冲功率特性测试(HPPC)进行电池参数辨识;随后对电池模型进行状态空间方程的建立,并利用EKF算法进行更新迭代来估算电池的SOC,可以得到卡尔曼增益与SOC估算误差;最后将2个量结合HPPC工况下的电压与电流作为3DGRU网络的输入,真实的SOC作为输出来训练神经网络。实验结果表明,提出的3DGRUEKF算法估算SOC的均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)均小于0.5%,具有良好的效果。
文摘本文研究锂离子电池的荷电状态(State of Charge,SOC)估计,引入二阶分数阶等效电路模型,提出一种先进的估计算法。对传统的二阶整数阶等效模型进行创新性改进,引入恒相元件来代替原始的整数阶电容元件,构建了更精确的二阶分数阶等效电路模型。以最小二乘法的数据为基础,采用粒子群体算法进行二阶分数阶等效电路模型的参数辨识。在动态应力测试(Deep State Transition,DST)工作模式下进行仿真试验,比较分数阶扩展卡尔曼滤波算法与扩展卡尔曼滤波算法在SOC估计方面的性能。试验结果显示,分数阶扩展卡尔曼滤波算法在提高SOC估测精度方面表现更好,其SOC估测波动更小,抗干扰能力更强。
文摘在储能系统实际运行中,准确评估电池的荷电状态(State of Charge, SOC)是确保系统高效、安全运行的关键。为此,在对现有锂电池等效电路模型及参数辨识方法进行综述的基础上,提出了一种基于戴维南改进模型的创新的锂电池SOC仿真研究方法。通过深入研究并网储能系统的拓扑结构与控制策略,构建了细致且精确的数学模型,并运用MATLAB仿真软件进行了建模与分析。实验仿真结果表明,该改进模型能够高效、准确地模拟锂电池SOC的动态变化,为储能系统的优化设计与运行控制提供了理论支持,对于提升储能系统的整体性能具有重要意义。
