考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM...考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。展开更多
为提高对动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)估算精度、动力电池的健康状态(state of health, SOH)对锂电池性能的影响,提出一种扩展卡尔曼滤波(extended kalman filtering, EKF)联合估算算法。根据现有的实验数据,分析锂电池特...为提高对动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)估算精度、动力电池的健康状态(state of health, SOH)对锂电池性能的影响,提出一种扩展卡尔曼滤波(extended kalman filtering, EKF)联合估算算法。根据现有的实验数据,分析锂电池特性,构建二阶RC等效电路模型,并进行参数辨识,搭建MATLAB仿真平台联合EKF算法进行SOC估算,将仿真结果与真实数据进行对比,结果表明,EKF联合估算SOC比EKF估算SOC误差精度约高1.2%,且抗干扰能力更强。展开更多
随着电力系统中可再生能源比重逐渐增加,电力系统频率波动的风险增大。飞轮和锂电池可以优势互补,作为混合储能应用于电网一次调频中,有效解决系统频率波动问题。为了充分发挥飞轮和锂电池各自的调频优势,提出基于自适应荷电状态(state ...随着电力系统中可再生能源比重逐渐增加,电力系统频率波动的风险增大。飞轮和锂电池可以优势互补,作为混合储能应用于电网一次调频中,有效解决系统频率波动问题。为了充分发挥飞轮和锂电池各自的调频优势,提出基于自适应荷电状态(state of charge,SOC)的电池-飞轮混合储能一次调频控制策略。首先,建立含正、负虚拟惯性控制和虚拟下垂控制的权重分配一次调频模型;然后,利用飞轮和锂电池SOC对一次调频模型参数进行修正,提高混合储能在SOC阈值附近的一次调频能力;最后,仿真对比各调频场景下文中控制策略与其他控制策略的调频能力及SOC恢复效果。研究结果表明,文中控制策略下储能系统SOC波动范围最小,电池不会发生过充过放,且系统频率波动不超过±0.2 Hz,可以提高电网频率稳定性。展开更多
文摘考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。
文摘为提高对动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)估算精度、动力电池的健康状态(state of health, SOH)对锂电池性能的影响,提出一种扩展卡尔曼滤波(extended kalman filtering, EKF)联合估算算法。根据现有的实验数据,分析锂电池特性,构建二阶RC等效电路模型,并进行参数辨识,搭建MATLAB仿真平台联合EKF算法进行SOC估算,将仿真结果与真实数据进行对比,结果表明,EKF联合估算SOC比EKF估算SOC误差精度约高1.2%,且抗干扰能力更强。
文摘随着电力系统中可再生能源比重逐渐增加,电力系统频率波动的风险增大。飞轮和锂电池可以优势互补,作为混合储能应用于电网一次调频中,有效解决系统频率波动问题。为了充分发挥飞轮和锂电池各自的调频优势,提出基于自适应荷电状态(state of charge,SOC)的电池-飞轮混合储能一次调频控制策略。首先,建立含正、负虚拟惯性控制和虚拟下垂控制的权重分配一次调频模型;然后,利用飞轮和锂电池SOC对一次调频模型参数进行修正,提高混合储能在SOC阈值附近的一次调频能力;最后,仿真对比各调频场景下文中控制策略与其他控制策略的调频能力及SOC恢复效果。研究结果表明,文中控制策略下储能系统SOC波动范围最小,电池不会发生过充过放,且系统频率波动不超过±0.2 Hz,可以提高电网频率稳定性。
