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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略
1
作者
王震
张珊珊
+1 位作者
邬斌扬
苏万华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过...
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。
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关键词
自适应粒子群优化算法
串联复合涡轮发电系统
最大功率点追踪
混合储能系统
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职称材料
题名
基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略
1
作者
王震
张珊珊
邬斌扬
苏万华
机构
天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期611-618,共8页
基金
国家自然科学基金创新研究群体项目(51921004)。
文摘
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。
关键词
自适应粒子群优化算法
串联复合涡轮发电系统
最大功率点追踪
混合储能系统
Keywords
Self-Adaptive Particle Swarm Optimization(SAPSO)algorithm
tandem composite turbine power generation system
Maximum
power
Point Tracking(MPPT)
Hybrid Energy Storage
system
(HESS)
分类号
TK41 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TM617 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略
王震
张珊珊
邬斌扬
苏万华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
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职称材料
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