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
在基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制算法(Model-free Adaptive Control Based on Tight Format Linearization,TFL-MFAC)的基础上,针对大时间滞后的特点,提出针对大时滞对象的MFAC改进算法(Improved MFAC on Large Time-delay Sy...在基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制算法(Model-free Adaptive Control Based on Tight Format Linearization,TFL-MFAC)的基础上,针对大时间滞后的特点,提出针对大时滞对象的MFAC改进算法(Improved MFAC on Large Time-delay System,LTDS-MFAC)。构造了大时滞对象并通过MATLAB仿真实验对改进MFAC算法的鲁棒性、抗干扰能力和跟踪能力进行分析。仿真实验表明了改进MFAC算法对大时滞系统控制具有更好的控制性能。展开更多
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。
文摘在基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制算法(Model-free Adaptive Control Based on Tight Format Linearization,TFL-MFAC)的基础上,针对大时间滞后的特点,提出针对大时滞对象的MFAC改进算法(Improved MFAC on Large Time-delay System,LTDS-MFAC)。构造了大时滞对象并通过MATLAB仿真实验对改进MFAC算法的鲁棒性、抗干扰能力和跟踪能力进行分析。仿真实验表明了改进MFAC算法对大时滞系统控制具有更好的控制性能。