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
数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-T...数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算,并通过网络方程完成节点电压计算,两者交替求解完成仿真。算法提出一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法,用以改善仿真的收敛性;算法设计一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(central processing unit-neural network processing unit,CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真,CPU进行机理模型的微分代数方程求解;NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证,仿真结果表明,所提出的仿真算法收敛性好,计算速度快,结果准确。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。