针对储能电池组在电网典型储能工况下荷电状态(state of charge,SOC)估算精度较低的问题,提出一种基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)-鹈鹕优化(pelican optimization algorithm,POA)-双向门控循环单元(bidire...针对储能电池组在电网典型储能工况下荷电状态(state of charge,SOC)估算精度较低的问题,提出一种基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)-鹈鹕优化(pelican optimization algorithm,POA)-双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)的SOC估计模型。通过设计调峰/调频工况下电池组充放电实验,从数据中提取表征SOC变化的融合特征作为模型输入;分别构建不同工况下Bi GRU网络,并利用POA对其超参数进行优化,提高模型性能;进一步在混合工况下验证模型的有效性。结果表明,所建模型有着更好的SOC估计效果和更强的鲁棒性,能够提高复杂储能工况下储能电池组SOC估计精度。展开更多
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman f...针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。展开更多
针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中传统卡尔曼滤波算法噪声特性难以确定、收敛速度慢及精度差等一系列问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波算法。首先,建立了电池等效电路模型,并在不同温度和SOC状态下,对模型参...针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中传统卡尔曼滤波算法噪声特性难以确定、收敛速度慢及精度差等一系列问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波算法。首先,建立了电池等效电路模型,并在不同温度和SOC状态下,对模型参数进行了辨识和精度验证。然后,对传统自适应卡尔曼滤波算法系统过程噪声协方差矩阵计算方式进行了正定性优化。此外,在状态估计结果的修正过程中,引入了对模型等误差变化进行补偿的增益因子。最后,通过实验电池的仿真和测试验证了所提算法的有效性。结果表明,在不同温度和工况条件下,SOC的估计误差均在4%以内,改进自适应卡尔曼滤波算法的估计精度和收敛速度均优于改进前的算法和常用的扩展卡尔曼滤波(extendedkalmanfilter,EKF)算法,具有较强的实用性。展开更多
新能源产业的飞速发展使磷酸铁锂电池广泛应用于储能领域。磷酸铁锂电池电解液固有的可燃性使其热稳定性和安全性问题不容忽视。为了更好地防控储能电站的爆炸事故,有必要开展储能电池的热失控过程研究,并对产气过程和产气组分的危害性...新能源产业的飞速发展使磷酸铁锂电池广泛应用于储能领域。磷酸铁锂电池电解液固有的可燃性使其热稳定性和安全性问题不容忽视。为了更好地防控储能电站的爆炸事故,有必要开展储能电池的热失控过程研究,并对产气过程和产气组分的危害性进行深入分析。开展了不同荷电状态(State of Charge, SOC)60 Ah磷酸铁锂电池热失控试验,根据电池温度演变曲线,将电池热失控过程分成三个阶段;依据电池产气曲线,将电池产气过程分为四个阶段;使用FLACS软件建模对预混气体进行了爆炸仿真,探索了SOC对可燃气体燃爆行为的影响规律,混合可燃气体的爆炸上下限和爆炸超压随着SOC的增大而增大。研究成果对储能电站的安全防护具有理论指导意义。展开更多
常规的磷酸铁锂电池荷电状态估计观测方程被设定为问题点位测定,其估计范围受限,导致最终得出的荷电状态估计稳态误差较大,为此,提出电化学储能系统中磷酸铁锂电池荷电状态估计研究。根据当前的荷电状态估计需求,先计算SOC估计补偿系数...常规的磷酸铁锂电池荷电状态估计观测方程被设定为问题点位测定,其估计范围受限,导致最终得出的荷电状态估计稳态误差较大,为此,提出电化学储能系统中磷酸铁锂电池荷电状态估计研究。根据当前的荷电状态估计需求,先计算SOC估计补偿系数,再采用多阶的方式,打破估计范围的限制,建立多阶观测方程。以此为基础,设计深度神经网络磷酸铁锂电池荷电状态估计模型,并采用OCV核验修正实现状态估计。经过4个测试周期的分析,在0.1 s、0.3 s和0.5 s 3个放电时间背景下,磷酸铁锂电池最终得出的荷电状态估计稳态误差都被控制在0.4以下,且泛化能力明显提高,表明该方法更高效、具体,实用性强。展开更多
针对储能系统中电池组充放电过程中能量利用率以及系统运行安全性较低的问题,提出考虑SOC一致性的电池组双层动态均衡方法。首先,采用耦合电感与Flyback变换器搭建均衡系统双层架构,建立电池组端电压、均衡电流及占空比间的关联特性。...针对储能系统中电池组充放电过程中能量利用率以及系统运行安全性较低的问题,提出考虑SOC一致性的电池组双层动态均衡方法。首先,采用耦合电感与Flyback变换器搭建均衡系统双层架构,建立电池组端电压、均衡电流及占空比间的关联特性。为提高电池组的供能可靠性,系统引入故障切除功能,通过改变开关阵列导通状态实现故障电池组的快速切除;其次,考虑增补电池组剩余容量较大问题,利用传统最值法改进的双层极值法,以荷电状态(stage of charge,SOC)作为均衡目标变量,对增补电池组进行快速放电均衡;最后,设计充放电及静置均衡实验,对比传统最值法,分析常态及故障切除后电路的均衡速度与均衡效率。结果表明,提出的双层均衡方法可以将均衡速度提升约10%,且故障切除后电路的均衡效率最高可达95%以上。展开更多
文摘针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。
文摘针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中传统卡尔曼滤波算法噪声特性难以确定、收敛速度慢及精度差等一系列问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波算法。首先,建立了电池等效电路模型,并在不同温度和SOC状态下,对模型参数进行了辨识和精度验证。然后,对传统自适应卡尔曼滤波算法系统过程噪声协方差矩阵计算方式进行了正定性优化。此外,在状态估计结果的修正过程中,引入了对模型等误差变化进行补偿的增益因子。最后,通过实验电池的仿真和测试验证了所提算法的有效性。结果表明,在不同温度和工况条件下,SOC的估计误差均在4%以内,改进自适应卡尔曼滤波算法的估计精度和收敛速度均优于改进前的算法和常用的扩展卡尔曼滤波(extendedkalmanfilter,EKF)算法,具有较强的实用性。
文摘新能源产业的飞速发展使磷酸铁锂电池广泛应用于储能领域。磷酸铁锂电池电解液固有的可燃性使其热稳定性和安全性问题不容忽视。为了更好地防控储能电站的爆炸事故,有必要开展储能电池的热失控过程研究,并对产气过程和产气组分的危害性进行深入分析。开展了不同荷电状态(State of Charge, SOC)60 Ah磷酸铁锂电池热失控试验,根据电池温度演变曲线,将电池热失控过程分成三个阶段;依据电池产气曲线,将电池产气过程分为四个阶段;使用FLACS软件建模对预混气体进行了爆炸仿真,探索了SOC对可燃气体燃爆行为的影响规律,混合可燃气体的爆炸上下限和爆炸超压随着SOC的增大而增大。研究成果对储能电站的安全防护具有理论指导意义。
文摘常规的磷酸铁锂电池荷电状态估计观测方程被设定为问题点位测定,其估计范围受限,导致最终得出的荷电状态估计稳态误差较大,为此,提出电化学储能系统中磷酸铁锂电池荷电状态估计研究。根据当前的荷电状态估计需求,先计算SOC估计补偿系数,再采用多阶的方式,打破估计范围的限制,建立多阶观测方程。以此为基础,设计深度神经网络磷酸铁锂电池荷电状态估计模型,并采用OCV核验修正实现状态估计。经过4个测试周期的分析,在0.1 s、0.3 s和0.5 s 3个放电时间背景下,磷酸铁锂电池最终得出的荷电状态估计稳态误差都被控制在0.4以下,且泛化能力明显提高,表明该方法更高效、具体,实用性强。
文摘针对储能系统中电池组充放电过程中能量利用率以及系统运行安全性较低的问题,提出考虑SOC一致性的电池组双层动态均衡方法。首先,采用耦合电感与Flyback变换器搭建均衡系统双层架构,建立电池组端电压、均衡电流及占空比间的关联特性。为提高电池组的供能可靠性,系统引入故障切除功能,通过改变开关阵列导通状态实现故障电池组的快速切除;其次,考虑增补电池组剩余容量较大问题,利用传统最值法改进的双层极值法,以荷电状态(stage of charge,SOC)作为均衡目标变量,对增补电池组进行快速放电均衡;最后,设计充放电及静置均衡实验,对比传统最值法,分析常态及故障切除后电路的均衡速度与均衡效率。结果表明,提出的双层均衡方法可以将均衡速度提升约10%,且故障切除后电路的均衡效率最高可达95%以上。
