计及储能电池寿命衰减的居民小区光储优化配置

在居民小区配置光伏系统可减小电力系统的供电压力,配置储能装置能够减小光伏弃光率,同时还可以实现负荷的时空转移,减小负荷峰谷差。为使居民小区光储系统的配置更加合理,利用充放电次数和放电深度对储能电池寿命的影响,通过改进曲线拟合方法及线性分段处理方法,获得更加准确的曲线拟合函数和与原曲线更加贴合的分段线性函数,建立储能电池动态损耗模型;以光储系统年均净收益最大和负荷峰谷差最小为目标函数,对光储系统进行优化配置;最后使用不同权重求解方法得到光伏出力值及负荷需求值,采用多目标粒子群算法对在不同运行场景下的居民小区光储系统配置问题进行求解,并通过仿真对比分析不同运行场景下光储系统的运行策略。结果表明,居民小区储能系统在并网场景下的经济性和削峰填谷效果更佳,所采用模型合理有效,可为居民小区光储系统的规划建设提供参考。

基于电池寿命控制策略的交流充电桩设计

针对充电电流对动力电池寿命和性能的影响,提出一种基于电池寿命控制策略的交流充电方式。考虑整个充电系统存在较强的非线性与延迟,采用模糊神经网络控制算法,以马斯最佳充电电流曲线为充电过程中充电电流的实时控制目标,对充电过程中整个充电电流进行实时监测并控制。此外,推导模糊神经网络算法的3个控制参数△k_(p)、△k_(i)、△k_(d),完成实时控制充电电流I_(c)的理论推导,并设计整个控制策略的软件程序框架,搭建整个充电桩的架构,可为家用新能源汽车的充电桩设计提供新的思路和参考。

计及储能电池寿命的工业园区经济调度模型

针对工业园区电化学储能调度中普遍不关注储能寿命折损的问题,该文建立了考虑电池寿命损耗的工业园区电化学储能调度优化模型。该模型采用一种基于放电深度的电池储能寿命损耗成本计算方法建立储能折算成本模型并通过分段线性化提升模型求解速度。此外,对大容量储能系统中的各台设备独立建模以提升调度的精度和灵活性。进一步地,在调度目标中加入荷电状态(state of charge,SOC)健康评价函数以延长电池寿命折损并优化储能设备间的协调出力。最后,通过算例验证了所提模型的有效性和经济性。

计及电池寿命的储能系统参与二次调频功率分配策略

储能系统辅助火电机组二次调频具有响应速度快、跟踪精度高等优点,但功率分配不当会加速电池寿命衰减,导致运行成本增加,经济效益下降。如何制定合理的储能功率分配策略,在确保调频性能的同时延长电池寿命并提高经济效益,已成为亟待解决的重要问题。首先基于二阶RC等效电路建立储能锂电池的数学模型,采用限定记忆最小二乘递推算法辨识模型参数;随后,在火储联合调频模型的基础上,对基于比例、差额和频率的3种功率分配策略进行了仿真分析;最后,根据江苏某660 MW火电机组的实际运行数据,重点分析了不同策略对系统调频性能、电池寿命及经济性的影响。结果表明,比例分配策略的调频效果最差,且会加速电池寿命衰减;差额分配策略在调频性能上表现优异,但对电池寿命的改善有限;频率分配策略能够有效降低电池更换频率,可提高整体经济效益。总体而言,频率分配策略不仅可提高系统的调频能力,还能最大限度延长电池寿命并优化经济效益,在储能系统辅助火电机组二次调频中具有显著的应用优势。

基于等效电路模型的云端动力电池寿命估计

由于目前动力电池管理系统(battery management system,BMS)存在存储小、算力低等问题,仅依靠BMS估计出的容量误差会随电池荷电状态(state of charge,SOC)累计误差增大而逐渐增大。为实现动力电池寿命准确估计,提出了基于等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)的动力电池容量估计方法。模型基于开路电压(open circuit voltage,OCV)和SOC的关系,直接建立1阶RC模型和容量联系;通过粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优最小仿真端电压与实际端电压的均方根误差(root-mean-square error,RMSE),此时辨识结果为初步估计容量,结合多项式回归(polynomial curve fitting,PCF)控制卡尔曼滤波(kalman filter,KF)对辨识结果进行了优化。最后对云端实车与传统方法测得的容量进行对比验证,二者的RMSE小于3%且最大绝对误差小于2 Ah。与现有方法相比,该方法能够不单依赖BMS数据准确估计容量。同时,对于实车等复杂场景的应用做出了优化,可以实现实车场景下的容量精确估计。

低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度

储能系统作为微电网重要组成部分,为微电网协调能量供需提供了解决方案。然而,在低温环境下,储能系统中电池寿命的快速衰减严重影响了系统的经济性和安全性。因此,该文提出一种低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度混合整数模型,来仿真微电网优化调度过程和高效计算储能充放电计划。首先,基于阿伦尼乌斯方程,分析低温环境中电池寿命的受影响机理;接着,采用考虑充放电次数和放电深度的电池寿命方程,构建电池全温度范围的老化模型;最后,构建考虑电池自发热和全温度范围的寿命衰减模型,并通过可行域凸极点组合方法对模型进行转化和简化,来避免模型中非线性项目导致无法获得全局最优解的困境。算例验证和对比分析表明,该文提出的模型能在低温环境中降低系统运行成本,减缓电池衰减速率,延长近一倍的电池寿命。

基于特征选择和机器学习的锂电池寿命早期预测

在早期预测锂电池剩余使用寿命时,因为电池初期循环时的性能衰退并不显著,面临着特征选取的问题。确保选取的特征集合在数量、相关性和冗余性上的相互平衡是降低测试成本、提升预测准确度的关键,目前的研究很难全面平衡这些方面,故提出一种结合多目标特征选择和机器学习的方法。从MIT数据集中提取前100周期的特征,利用Spearman相关系数法分析特征的相关性,得到相关度高的特征子集。采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法,根据设定的三个目标进行迭代优化,从帕累托前沿集中选出最优特征组合,输入到多种机器学习模型中,极限梯度提升(XGBoost)模型显示出最好的预测性能。实验结果显示,Spearman-MOPSO-XGBoost方法在仅使用4个特征条件下,预测均方根误差(RMSE)最小,为80.65个循环,平均绝对百分比误差(MAPE)为8.68%。

考虑电池寿命的电动物流车充电桩选址-路径优化

电动汽车作为一种新能源交通工具,已经被广泛地应用于各种物流场景。但是,现在仍有许多问题制约着电动汽车在物流配送领域的发展。多数学者是在有限地电池续航里程内进行路径优化或设施位置布局研究,或同时考虑两者。同时基于传统车辆路径问题研究的基础上,对EVRP进行了扩展。

考虑电池寿命的混合储能微电网优化配置

针对偏远地区供电困难的问题,提出一种考虑电池寿命的混合储能微电网优化配置方法。首先,考虑到储能特性,构建了电池寿命模型和水轮机效率模型。基于用电习惯,建立了居民、商业、工业区域的需求响应模型。进而,以年投资成本和日运行成本最低为目标,建立微电网的双层优化配置模型,并通过线性化方法将原问题转化为混合整数线性规划问题。最后,使用基于需求度的Shapley值法对经济成本进行分摊,并分析电池寿命和负荷互补效应对系统经济性的影响。算例表明:所提方法能有效提高电池寿命,降低经济成本;基于需求度的Shapley值法相较于常规Shapley值法在分摊上更加合理;负荷的互补度与共建微电网节省的经济成本成正比。

储能系统直流侧纹波电流对锂离子电池寿命影响分析及优化控制策略

针对储能系统直流侧纹波电流对磷酸铁锂电池寿命影响问题,通过分析磷酸铁锂电池寿命模型的变化机理和规律,发现纹波电流下影响磷酸铁锂电池寿命的关键因素是电池充放电状态期间的电流平均值而非电流有效值,电池充放电状态期间电流的平均值越大,电池老化程度越快,并通过设计仿真以及实验验证了所发现的规律。基于该规律可优化储能系统安全经济运行的控制策略,在电网不平衡时采取抑制交流侧功率波动而放宽直流侧功率波动的控制策略,并在光储系统恒定有功功率并网时,基于电池老化特性曲线和储能系统并网谐波含量符合要求下,提出了一种延长储能电池使用寿命的多储能变流器协调控制策略,与传统控制策略相比,可减缓电池老化速度的19.8%。

融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究

为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。

计及电池寿命衰减的串联式混合动力拖拉机控制策略研究

【目的】延长混合动力拖拉机的电池寿命并提高其发动机燃油经济性。【方法】在传统的功率跟随式控制策略基础上,综合考虑电池荷电状态、电池温度和单体电池最高最低电压差对电池使用寿命的影响,对控制策略进行优化;建立电池寿命衰减模型对容量衰减量进行量化,在ADVIOSR仿真系统中进行运输工况仿真,在基于dSPACE的快速原型仿真试验台架上进行犁耕工况试验。【结果】相比于传统的功率跟随式策略,改进控制策略的燃油经济性可提高2.4%,电池容量衰退缓减率达到14%~25%。【结论】改进后的控制策略能够在满足拖拉机动力性能的基础上有更好的燃油经济性,在降低油耗的同时电池寿命得到了有效提升。本研究可为后续复杂的能量管理控制策略提供参考。

基于SE-SAE特征融合和BiLSTM的锂电池寿命预测

预测锂电池剩余使用寿命(RUL)时,针对电池外部特性参量电流、电压等单一的健康因子(HI)对电池退化特性无法完整覆盖的问题,提出一种结合通道注意力机制(SENet)和栈式自编码(SAE)进行特征融合并引入双向长短期记忆(BiLSTM)实现锂电池RUL的预测方法。充分提取锂电池电压、电流等HI。利用SAE对多个锂电池HI特征进行特征融合,并结合SENet通道注意力机制,增加重要特征在提取过程中的表现能力。利用BiLSTM网络对融合HI进行训练预测。采用NASA和马里兰大学计算机辅助寿命周期工程中心(CALCE)锂电池数据集进行验证,训练预测数据均采用50%的比例划分,预测结果的均方根误差(RMSE)平均值达到0.017。

考虑电池寿命的插电式混合动力客车的能量管理策略

文章基于电池寿命模型,针对插电式混合动力客车,旨在建立一种考虑电池老化成本的能量管理策略,以进一步提高车辆的经济性能。首先构建了插电式混合动力客车的动力系统后向仿真模型,然后构建了基于实验数据来计算电池容量衰减的电池寿命半经验模型。其次以能耗成本和电池老化成本为指标建立目标函数,最后基于模型预测控制的框架,制定了考虑电池寿命的能量管理策略。仿真结果表明,该策略通过优化动力电池输出功率与电子控制单元开启次数,延缓了电池的衰老速率,降低了电池的老化成本,其经济性相较于不考虑电池老化的能量管理策略,约提升1.51%,具有一定的实用意义。

计及电池寿命和经济运行的微电网储能容量优化

针对微电网系统中储能容量优化配置问题,为保证规划储能容量对于系统未来运行具有更好的适应能力,在规划阶段详细考虑了含储能微电网的经济优化运行,并量化评估了运行中的储能寿命损耗,提出了一种同时计及系统经济运行和电池寿命的微电网储能容量双层优化模型,针对模型中运行变量与规划变量混合,且求解时微电网期望运行成本与储能容量呈现出难以解析的"黑箱"特性,提出了一种网格自适应直接搜索算法与改进粒子群算法相结合的两阶段模型迭代求解策略,通过多种场景的对比分析,结果表明:所提出的储能容量优化配置方案在保障系统运行经济性的同时,有效避免了储能的深度充放电,延长了储能使用寿命,具有更好的整体经济效益;两阶段求解方法也有效降低了模型的计算规模和求解难度,计算效率更高。仿真结果证明了模型和求解方法的有效性,可为微电网系统储能容量的配置提供一定的参考。

考虑电池寿命和运行控制策略影响的风电场储能容量优化配置

为了满足电网对风电场功率变化率的要求,提出了一种改进的风电场储能容量优化配置方法。该方法计及电池使用寿命以及由此带来的电池更换成本,能够更加精确地反映风电场寿命周期内的储能系统经济性。以风电场寿命周期内储能系统初始购置及更换总成本最低为优化目标,建立了储能容量优化配置模型;将电池寿命和运行控制策略纳入优化模型;并将计及风储联合长期运行的优化模型视为黑盒函数,采用网格自适应直接搜索算法对该黑盒函数进行搜索求解,得到满足风电并网相关技术规定的最佳配置容量。在算例分析中采用实际风电场1 a发电数据进行仿真计算,对比了改进前后优化方法对优化结果的影响,采用改进后的优化方法,风电场寿命周期内储能投资总成本可以降低15%~20%,验证了所提模型及其求解方法的有效性。

纯电动公交车动力电池寿命测试行驶工况的研究

基于纯电动公交车采集的运行数据,提出了一种分析动力电池行驶循环特征的方法。该方法首先综合分析公交车行驶过程中的功率分布情况,接着利用主成分分析方法验证测试工况与样本总体的主要特征量之间的相关性,最后分别采用恒流恒压、标准动态应力测试和本文中提出的简化的北京纯电动公交动态测试工况进行锰酸锂电池的寿命试验,结果表明,不同功率分布和功率持续时间对动力电池的容量衰退速率产生了不同的影响,所提出的简化动态测试工况为准确预测车用动力电池的使用寿命提供了依据。

延长阀控密封铅酸蓄电池寿命研究——过充电保护与温度补偿特性

对通信系统中阀控密封铅酸 (VRLA)蓄电池的过充电保护与温度补偿特性进行了模拟实验研究。结果表明 ,为了延长系统中VRLA蓄电池的使用寿命 ,必须对蓄电池进行过充电保护及对过充阈值电压进行温度补偿 ,并推荐了两种行之有效的补偿方法 ,即线性补偿和阶梯补偿。温度补偿系数对单体电池而言在 -3～ -5mV/℃范围内较为合理。

风储联合发电系统中锂电池寿命评估

利用电池储能构建大规模风储联合并网发电系统,改善风电的波动性,成为目前研究的热点。然而在此运行方式下,电池处于频繁的充放电运行状态,为了优化电池的控制并提高其使用寿命,如何对其寿命进行评估十分重要。本文以锂电池为研究对象,分析其实验条件下的寿命特性,考虑不规则充放电循环深度和充放电次数的影响,构建了风储联合运行方式下锂电池的寿命评估方法,并设计了电池储能平抑风电功率波动控制策略和评价指标。基于实测风电数据,对此控制策略下风储联合发电系统的运行性能和锂电池的寿命进行评估。

考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化

考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究.引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划(DP)算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数.为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中.仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.