为增加系统惯性,直流微电网内锂电池控制器常采用虚拟直流发电机(virtual DC generator,VDCG)控制方案,但该方案无法使锂电池荷电状态(state of charge,SOC)自均衡。现有基于VDCG的锂电池SOC均衡方案仅能实现电压等级一致的非等容锂电池...为增加系统惯性,直流微电网内锂电池控制器常采用虚拟直流发电机(virtual DC generator,VDCG)控制方案,但该方案无法使锂电池荷电状态(state of charge,SOC)自均衡。现有基于VDCG的锂电池SOC均衡方案仅能实现电压等级一致的非等容锂电池SOC均衡,而退役锂电池储能系统(retire lithium battery energy storage systems,RLBESS)的容量和电压等级均难以保持一致。针对此问题,提出了一种基于VDCG的适用于不同电压等级及容量的RLBESS组间SOC均衡方案。该方案在传统VDCG的基础上建立U-P_(m)关系式并引入SOC均衡因子,能够根据初始SOC状态自动调节锂电池的功率分配,并保持良好的电压质量。建立了所提方案的小信号模型,分析了关键控制参数对系统稳定性的影响。最后,利用Matlab/Simulink仿真软件对不同工况进行有效性验证。仿真结果表明:所提方案能够在锂电池电压等级不一致工况下实现RLBESS的SOC均衡,具有良好的可扩展性。展开更多
锂电池健康状态(state of health,SOH)可表征锂电池的老化状况,准确估算SOH对锂电池可靠运行至关重要。为解决模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP神经网络收敛效率低、易陷入局部最优无法...锂电池健康状态(state of health,SOH)可表征锂电池的老化状况,准确估算SOH对锂电池可靠运行至关重要。为解决模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP神经网络收敛效率低、易陷入局部最优无法到达全局最优解的问题,提出一种GA-SA-BP神经网络算法来提高SOH估算精度。首先,分析NASA公开数据集数据各个健康因子(health indicator,HI)与SOH相关性,选取与SOH相关性更高的锂电池输出电压、输出电流、容量和等压降放电时间4个HI作为BP神经网络的输入值,以提高SOH估算精度。其次,提出GA-SA-BP神经网络算法来估算SOH,通过在陷入局部最优时跳出局部最优找到全局最优解,以便进一步提高SOH估算精度。最后,NASA锂电池数据集和锂电池实验测试平台取得的结果表明,与传统BP神经网络、GA-BP神经网络和SA-BP神经网络相比,所提方案提高了SOH估算精度,在部分数据缺失的情况下仍具有效性。展开更多
为实现孤岛微电网中不同尺寸(容量和电压)分布式储能单元(Distributed Energy Storage Units,DESUs)的荷电状态(State of Charge,SoC)均衡,提出一种基于P-ω下垂控制的改进型控制方案,在无需中央控制器和通信的前提下实现不同尺寸DESUs...为实现孤岛微电网中不同尺寸(容量和电压)分布式储能单元(Distributed Energy Storage Units,DESUs)的荷电状态(State of Charge,SoC)均衡,提出一种基于P-ω下垂控制的改进型控制方案,在无需中央控制器和通信的前提下实现不同尺寸DESUs的SoC均衡,延长DESUs的使用寿命。在分析传统下垂控制原理和SoC的基础上,阐明所提方案实现不同尺寸DESUs的SoC均衡机理。仿真和实验结果说明:所提方案能够消除尺寸参数差异对SoC均衡的影响,通过SoC均衡因子的调节实现不同负荷下不同尺寸DESUs的SoC均衡。展开更多
锂电池健康状态(State of Health,SOH)均衡技术是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键技术之一。实现锂电池SOH均衡可使系统内所有锂电池同时达到报废标准,降低锂电池维护和更换费用,提高锂电池容量利用率。文中对SOH定...锂电池健康状态(State of Health,SOH)均衡技术是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键技术之一。实现锂电池SOH均衡可使系统内所有锂电池同时达到报废标准,降低锂电池维护和更换费用,提高锂电池容量利用率。文中对SOH定义和不均衡影响因素进行介绍,指出影响SOH均衡的因素。从主动均衡、被动均衡和复合均衡三个角度出发,对目前发表的锂电池SOH均衡方案进行分类和总结。重点分析现有主动、被动和复合SOH均衡方案原理、优缺点及面临的问题。同时指出锂电池SOH均衡技术未来发展及改进方向,以期实现锂电池SOH均衡技术突破。展开更多
文摘为增加系统惯性,直流微电网内锂电池控制器常采用虚拟直流发电机(virtual DC generator,VDCG)控制方案,但该方案无法使锂电池荷电状态(state of charge,SOC)自均衡。现有基于VDCG的锂电池SOC均衡方案仅能实现电压等级一致的非等容锂电池SOC均衡,而退役锂电池储能系统(retire lithium battery energy storage systems,RLBESS)的容量和电压等级均难以保持一致。针对此问题,提出了一种基于VDCG的适用于不同电压等级及容量的RLBESS组间SOC均衡方案。该方案在传统VDCG的基础上建立U-P_(m)关系式并引入SOC均衡因子,能够根据初始SOC状态自动调节锂电池的功率分配,并保持良好的电压质量。建立了所提方案的小信号模型,分析了关键控制参数对系统稳定性的影响。最后,利用Matlab/Simulink仿真软件对不同工况进行有效性验证。仿真结果表明:所提方案能够在锂电池电压等级不一致工况下实现RLBESS的SOC均衡,具有良好的可扩展性。
文摘为实现孤岛微电网中不同尺寸(容量和电压)分布式储能单元(Distributed Energy Storage Units,DESUs)的荷电状态(State of Charge,SoC)均衡,提出一种基于P-ω下垂控制的改进型控制方案,在无需中央控制器和通信的前提下实现不同尺寸DESUs的SoC均衡,延长DESUs的使用寿命。在分析传统下垂控制原理和SoC的基础上,阐明所提方案实现不同尺寸DESUs的SoC均衡机理。仿真和实验结果说明:所提方案能够消除尺寸参数差异对SoC均衡的影响,通过SoC均衡因子的调节实现不同负荷下不同尺寸DESUs的SoC均衡。
文摘锂电池健康状态(State of Health,SOH)均衡技术是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键技术之一。实现锂电池SOH均衡可使系统内所有锂电池同时达到报废标准,降低锂电池维护和更换费用,提高锂电池容量利用率。文中对SOH定义和不均衡影响因素进行介绍,指出影响SOH均衡的因素。从主动均衡、被动均衡和复合均衡三个角度出发,对目前发表的锂电池SOH均衡方案进行分类和总结。重点分析现有主动、被动和复合SOH均衡方案原理、优缺点及面临的问题。同时指出锂电池SOH均衡技术未来发展及改进方向,以期实现锂电池SOH均衡技术突破。