针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题,提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先,提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法,能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次...针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题,提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先,提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法,能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次,提出了一种储能单元分组控制策略。根据荷电状态(state of change, SOC)信息设定储能单元的权重,达到改善储能单元SOC的一致性的目的。同时基于所提一致性算法,制定储能单元组间协调控制策略和储能单元效率提升策略,从而达到改善储能系统调节能力、延长储能系统寿命和提升能量转换效率的目的。最后,在Matlab中构建含8个电池储能单元的微电网系统,对所提算法和控制策略进行仿真分析。仿真结果表明,所提算法和控制策略在提升收敛速度、优化控制效果、延长储能系统寿命以及提升储能系统运行效率方面均具有一定优势。展开更多
文摘针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题,提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先,提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法,能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次,提出了一种储能单元分组控制策略。根据荷电状态(state of change, SOC)信息设定储能单元的权重,达到改善储能单元SOC的一致性的目的。同时基于所提一致性算法,制定储能单元组间协调控制策略和储能单元效率提升策略,从而达到改善储能系统调节能力、延长储能系统寿命和提升能量转换效率的目的。最后,在Matlab中构建含8个电池储能单元的微电网系统,对所提算法和控制策略进行仿真分析。仿真结果表明,所提算法和控制策略在提升收敛速度、优化控制效果、延长储能系统寿命以及提升储能系统运行效率方面均具有一定优势。