基于集成聚类的退役锂电池直接分组

针对退役电池筛选分组效率低的问题,提出了一种基于加权表决集成聚类算法的退役锂离子电池直接分组方法。提取充电电压片段特征,对特征进行降维,并使用集成聚类算法直接对特征进行分组,实现退役锂离子电池分组。该方法只需要得到部分恒流充电曲线便可实现退役锂离子电池的按容量分组,提高了筛选效率。搭建了磷酸铁锂电池仿真和实验平台,对所提的电池筛选、分组策略进行仿真和实验分析。从退役电池分组容量精度和分组效率的角度验证了所提策略的正确性和有效性。

基于改进残差网络的锂离子电池故障诊断

针对残差网络(ResNet)对特征提取准确率低和拟合度不够的问题,提出一种基于改进残差网络的锂离子电池故障诊断方法。首先,利用Simulink对电池容量变小、内阻变大、充电不足和自放电大等4种故障进行故障模拟,得到故障电压数据,作为输入,将首层提取的特征因式分解,分别加到后面的每一层;然后,引入注意力模块(SELayer)分支轻量化;最后,采用反卷积上采样,使远距离残差特征融合,加深特征提取能力,并降低计算量。改进残差网络故障模拟实验表明,与传统的ResNet50、ResNext、DensNet121和DensNet169等4种模型相比,所提模型的诊断准确率从88.63%提高到99.00%以上,参数量从2 500万减小到了2 470万,收敛速度上也具有一定的优势。

基于充电电压的串联电池组早期多故障诊断

及时检测和准确识别电池组中不同类型的故障对电动汽车和电池储能系统的安全运行至关重要。早期故障诊断是电池管理系统(battery management system,BMS)预防锂离子电池热失控的关键,针对现有故障诊断方法无法通过微弱的电压波动识别早期故障的问题,提出基于充电电压的早期多故障诊断方法,实现对电压轻微变化的故障电池进行检测。首先,对电池数据进行预处理和特征提取,选择电流、荷电状态(state of charge,SOC)、温度、总电压作为输入量,建立基于极限梯度提升算法(extreme gradient boost,XGboost)的电压预测模型,并与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)方法进行对比,结果表明,基于XGboost的电压预测方法能够在提升预测精度的同时,有效减少计算时间;然后,将测量与预测得到的电压残差作为故障特征,利用均值归一化(mean normalization,MN)方法放大故障特征,根据不同故障的MN值特性,实现电池组早期故障的分类;最后,通过基于密度的带有噪声的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对电池组多故障进行自动分类与定位,仿真结果表明,基于DBSCAN的聚类方法能够在250 s内识别多故障,实现对潜在电池单元故障的精准分类与定位。

基于差分电压平台的锂电池自适应充电策略

为应对锂离子电池在充电过程中由于其复杂电化学特性所引发的多因素不平衡问题,本文在综合考量充电时间、充电效率和电池健康状态(state of health,SOH)3个因素的基础上,提出一种基于差分电压平台(differential voltage platform,DVP)的自适应多阶恒流(DVP-based multistage constant current,DMCC)充电策略。首先,建立电-热-老化耦合模型以模拟充电过程中电池参数特性的变化。其次,为实现充电过程中的动态优化和自适应分阶,将充电电压差分处理并以DVP作为恒流切换条件,利用改进的灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)优化各阶段充电电流。然后,基于优化结果,采用帕累托最优前沿(Pareto optimal frontier)分析比较不同权重值组合对于充电优化的影响。最后,在MATLAB/Simulink平台搭建锂离子电池充电仿真系统,与传统恒流恒压(constant current-constant voltage,CC-CV)策略和基于截止电压的多阶恒流(voltage-based multistage constant current,VMCC)策略进行对比试验,仿真结果表明,本文所提充电控制策略可有效降低充电引起的电池容量衰减,缩短电池充电时间。

基于自适应多层RLS的锂离子电池参数辨识

电池参数的准确辨识是电动汽车电池管理系统实现高精度状态估计的基础。针对遗忘因子递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)辨识变化电池参数时精度不足的问题,本文提出以层数形式更新参数的自适应多层递推最小二乘(adaptive multi-layer recursive least squares,AMLRLS)电池在线参数辨识方法。AMLRLS算法以第L-1层辨识参数的电压误差作为第L层的目标值,递推分离出电压误差中的参数量,以所有层的参数量之和作为一个数据点的辨识结果,形成多层RLS结构更新参数。针对每一次辨识算法都计算至最大设置层的问题,设计层数选择器,将第一层FFRLS辨识结果的电压误差作为层数选择器的输入量,以电压误差大小自适应选择层数,减小计算量。搭建电池模型,仿真验证AMLRLS的参数跟踪能力。仿真结果表明,AMLRLS的参数误差比RLS最大降低了69%,比AFFRLS (adaptive forgetting factor recursive least squares)最大降低了46.5%。在实验验证中,AMLRLS在DST (dynamic stress test)工况下相较其他算法电压均方根误差和平均绝对误差最大降低了43.9%和32.1%,不同电流、不同温度和不同初始SOC条件下的实验结果验证了AMLRLS具有较强的适用性。最后,实验比较了各算法的计算时间,相较于未设置层数选择器的情况,AMLRLS在DST工况下计算时间缩短了37.4%,在FUDS下缩短了28.6%,减少了电池管理系统的计算负担。

含分布式电源的低压直流配电网研究综述

在风力发电和光伏发电领域,与交流配电网相比低压直流配电网具有能量变换环节少、系统效率高和控制简单等特点,更有利于分布式直流电源和直流负载的灵活接入。叙述了低压直流配电网的研究现状,分析了直流配电网的特点,探讨了含分布式电源的低压直流配电网的拓扑结构、电压等级选取原则和构建低压直流配电网所面临的问题,最后给出构建含分布式电源的低压直流配电网的建议和解决方案。

考虑储能单元健康状态与荷电状态一致性的BESS功率分配策略

针对由多个储能单元组成的大型电池储能系统(BESS)不规则充放电导致的储能单元健康状态(SOH)和荷电状态(SOC)不一致性问题,研究储能单元内SOH差异与SOC一致性的关系。结合充放电优先级排序和自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法,提出考虑储能单元SOH和SOC一致性的BESS功率分配策略。基于包含BESS、风/光发电、电动汽车和常规负荷的共直流母线型集中式微电网并网示范平台的实测数据,对所提功率分配控制策略与传统功率分配控制策略进行了对比仿真分析。仿真结果表明,所提控制策略可有效提高储能单元SOC的一致性,延长储能单元使用寿命,降低储能单元运行损耗,增强BESS双向调节能力。

基于分数阶模型的锂电池SOC估计

为提升锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计的精度,以二阶RC分数阶模型为研究对象,提出一种由分数阶无迹卡尔曼滤波算法和带可变遗忘因子最小二乘法组成的FOUKF+VFFRLS算法。其中分数阶无迹卡尔曼滤波算法用于锂离子电池荷电状态估计,带可变遗忘因子最小二乘法用于电池参数估计。该算法通过对状态变量和参数变量的递推估算,确保了电池状态和参数的实时更新。基于UDDS工况下的实验数据进行仿真分析,结果表明,该方法较FOUKF等算法具有更高的估计精度,电池SOC最大估计误差可控制在2%以内,验证了所提方法的正确性及有效性。

LTC6804在电池管理系统中的应用

文章介绍了第三代多节电池监视芯片LTC6804的基本功能,应用场景,芯片特点。以LTC6804为基本测量单元,设计了具有电压测量和均衡功能的储能电池管理系统。测量系统以12节电池为一个测量单元,多个测量单元共同完成储能电站电池组的测量管理工作。设计结果表明LTC6804的应用缩短了设计时间,增加了储能电池管理系统的功能,运行稳定,有助于电池组的健康运行。

太阳能供电系统在通信基站中的应用分析

以太阳能供电系统作为研究对象,对太阳能供电系统在通信基站的可行性进行了详细地分析,讨论了通信基站对电源的要求及设计方法和原则。

基于ATT7022E的高精度三相电能计量仪软件设计

基于电量采集芯片ATT7022E,设计一款高精度电能计量装置,该装置采用意法半导体STM32F103为控制器,完成对ATT7022E的控制。通过读取ATT7022E的测量值,完成三相电压、电流、功率、功率因数和谐波等参数的测量。主要完成测量装置的软件设计,包括ATT7022E的初始化,与ATT7022E之间通信和RS485通信等。

线性光耦NCNR201在励磁控制器中的应用

在由晶闸管智能控制模块组成的发电机组励磁控制系统中,为了减小励磁功率单元和电磁干扰对励磁控制信号的影响,提高发电机励磁电流控制精度,采用线性光耦NCNR201对励磁控制器输出的励磁控制信号进行线性隔离。经隔离后的发电机组励磁控制器受励磁功率单元和电磁干扰较小,输出的励磁控制信号不失真,能精确控制发电机组励磁电流。用此方案设计的发电机组励磁控制器,能实现发电机端电压的准确控制,实现发电机的起励、灭磁、无功调节等功能。

基于输出阻抗的三相LCL型光伏逆变器稳定性分析

针对三相LCL型光伏逆变器接人弱电网发生功率失稳的问题，基于阻抗稳定性判据，建立由坐标系下计及锁相环和控制环路的逆变器动态等效输出阻抗模型，分析逆变器和弱电网之间的交互影响。构建基于阻抗稳定性判据的光伏逆变系统稳定性分析方法，揭示逆变器输出阻抗和电网阻抗间的交互作用所引起的系统失稳机理，搭建光伏逆变单元接入弱电网仿真、实验系统，通过仿真算例与实验结果验证理论分析的正确性。

锂离子储能电池成组方式优化

电池组内单体电池的分散性问题降低了电池组的可用容量和循环寿命。针对电池成组方式对电池组可用容量与循环寿命的影响问题,基于电池的Thevenin等效模型,分析了并联电池间不平衡电流交叉现象产生的原因及作用;研究了不同成组方式对电池组可用容量的影响,提出了表征电池组容量分散性的容量极差和容量分散度指标;通过仿真分析,得到了提升电池组可用容量的组合方式。搭建了电池组性能测试平台,比较了6种拓扑结构锂离子电池模组的寿命衰减特征,遴选出了减缓电池组循环寿命衰减的成组结构。

电压源型PWM整流器及其控制策略研究

本文分析了电压型PWM整流器的四象限工作原理,建立了在三相静止abc坐标系、两相静止αβ坐标系和两相旋转dq坐标系下的数学模型,对间接电流控制策略进行了简单的分析,给出其控制系统结构并对其控制参数进行了求取;分析了固定开关频率的直接电流控制策略,给出了其在abc坐标系下的控制系统结构,并对abc坐标系和dq坐标系下的控制策略的优劣进行了简单的比较;分析了电流滞环的直接控制策略的工作原理,并对其开关频率进行了求取。设计了电压外环和电流内环的控制器,并对其控制器参数进行了推导。

基于DSP2812的阀控式铅酸蓄电池状态监测系统设计

根据阀控式铅酸(Valve Regulated Lead Acid,VRLA)蓄电池的数学模型提出了一种计算电池剩余容量的方法,然后以TI公司的TMS320LF2812A为核心,设计了一种新型电池容量、电压、电流和温度实时在线监测系统。电压检测采用巡检方式,以降低成本和系统冗余;温度检测采用温度传感器DS18B20,体积小且精度高;上位机实时显示电池组的状态。实际运行表明此监测系统具有实时检测、精度高、使用灵活并可以长期稳定运行的特点。

双向DC-DC变换器及其控制方法研究

为提高分布式电源的稳定性和效率,本文主要研究了双向DC-DC变换器的结构和控制算法,更具功率的大小,确定本文的主电路。根据传统的相移控制方式,提出双重相移控制方式。在PSCAD仿真软件中搭建仿真模型,用仿真结果验证理论的正确性。最后给出相应的结论:基于全桥的双向DC-DC变换器具有一定的可行性,对今后DC-DC研究领域奠定了一定的理论基础。

C8051F121在励磁控制器中的应用

励磁控制器是电力系统动态模拟实验室的重要组成部分,其控制模拟发电机组完成大部分动模实验。根据实验室现有模拟发电机组特点,选择可以同时控制原动机和发电机的控制方案。C8051F121集成AD和DA功能,且运算速度快,可以同时控制原动机和发电机,开发周期短,维护方便。该控制器由电气量采集电路,励磁电流调节电路,开关量采集电路,按键操作电路,与上位机通信电路,状态显示与系统保护等电路组成,采用成熟的PI算法控制发电机励磁电流。现场运行结果表明该控制器简单可靠、性能优良、维护方便。

STM 32F103在储能电池管理系统中的应用

储能电池管理系统(BMS)主要应用于微电网或者可再生能源发电中削峰填谷的储能系统,对储能电池起到监控和管理作用,延长电池的使用寿命,提高储能系统的稳定性。文章根据储能电池的特点,设计了基于STM32F103的储能BMS。设计的储能BMS具有测量电池电压、电流和温度的功能,可以根据设置参数对单体电池进行充放电均衡。将设计的储能BMS应用于铅酸电池组,实验结果表明测量数据准确,均衡控制稳定,达到了设计要求。

光伏逆变器接入弱电网运行的稳定性问题分析

光伏电站经长距离输电线路接入弱电网后,并网逆变器的稳定运行面临严峻挑战.针对光伏逆变器接入弱电网的失稳问题,对锁相环锁相原理和锁相方案进行分析,对直流母线电压控制原理、并网点电压控制原理和LCL滤波器谐振原理进行综述,分析比较逆变器有效控制方法.通过对光伏逆变器接入弱电网的技术前景进行展望,为光伏下一步研究奠定基础.