传统有功功率-频率(P-f)下垂控制应用范围广,但无法自均衡微电网磷酸铁锂电池能量状态(state of energy,SOE)。现有的SOE均衡方案均未解决P-f下垂控制下SOE均衡问题。针对此问题,提出一种基于P-f下垂控制孤岛微电网磷酸铁锂电池SOE均衡...传统有功功率-频率(P-f)下垂控制应用范围广,但无法自均衡微电网磷酸铁锂电池能量状态(state of energy,SOE)。现有的SOE均衡方案均未解决P-f下垂控制下SOE均衡问题。针对此问题,提出一种基于P-f下垂控制孤岛微电网磷酸铁锂电池SOE均衡方案。研究了下垂控制和SOE之间的内在联系,对传统P-f控制参数进行重新设计,并引进一致性算法得到SOE均衡调节项,使得磷酸铁锂电池逆变器输出的有功功率根据磷酸铁锂电池SOE初始状态进行重复分配,在少通信和确保良好频率质量的前提下实现孤岛微电网磷酸铁锂电池组充放电过程中的SOE均衡。此外,通过分析所提方案的小信号模型,对不同控制参数下系统的稳定性进行了研究。最后,PSCAD仿真结果验证所提方案能够使磷酸铁锂电池在充放电过程中的SOE自均衡,具有良好的可扩展性,对通信中断具有良好的鲁棒性。展开更多
针对现存锂电池组内串联单体锂电池健康状态(state of health,SOH)均衡方案需要集中控制器和全局通信、系统建设成本居高不下等问题,提出一种基于一致性算法的锂电池组内单体锂电池SOH主动均衡方案。分析了SOH参数、放电深度(depth of d...针对现存锂电池组内串联单体锂电池健康状态(state of health,SOH)均衡方案需要集中控制器和全局通信、系统建设成本居高不下等问题,提出一种基于一致性算法的锂电池组内单体锂电池SOH主动均衡方案。分析了SOH参数、放电深度(depth of discharge,DOD)和有功功率三者之间的内在联系,设计了有功功率分配和控制算法切换法则。利用一致性算法求解DOD平均值,以达到在无需集中控制器和减少通信信号数量的前提下,实现锂电池组内单体锂电池SOH均衡的控制目标,提高锂电池容量利用率,降低锂电池维护成本。最后,Matlab/Simulink仿真结果说明,所提方案在负荷变化、通信中断、锂电池块数增加和DOD出现测量误差的情况下,均能使锂电池组内串联单体锂电池SOH自均衡。展开更多
锂电池健康状态(state of health,SOH)可表征锂电池的老化状况,准确估算SOH对锂电池可靠运行至关重要。为解决模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP神经网络收敛效率低、易陷入局部最优无法...锂电池健康状态(state of health,SOH)可表征锂电池的老化状况,准确估算SOH对锂电池可靠运行至关重要。为解决模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP神经网络收敛效率低、易陷入局部最优无法到达全局最优解的问题,提出一种GA-SA-BP神经网络算法来提高SOH估算精度。首先,分析NASA公开数据集数据各个健康因子(health indicator,HI)与SOH相关性,选取与SOH相关性更高的锂电池输出电压、输出电流、容量和等压降放电时间4个HI作为BP神经网络的输入值,以提高SOH估算精度。其次,提出GA-SA-BP神经网络算法来估算SOH,通过在陷入局部最优时跳出局部最优找到全局最优解,以便进一步提高SOH估算精度。最后,NASA锂电池数据集和锂电池实验测试平台取得的结果表明,与传统BP神经网络、GA-BP神经网络和SA-BP神经网络相比,所提方案提高了SOH估算精度,在部分数据缺失的情况下仍具有效性。展开更多
为增加系统惯性,直流微电网内锂电池控制器常采用虚拟直流发电机(virtual DC generator,VDCG)控制方案,但该方案无法使锂电池荷电状态(state of charge,SOC)自均衡。现有基于VDCG的锂电池SOC均衡方案仅能实现电压等级一致的非等容锂电池...为增加系统惯性,直流微电网内锂电池控制器常采用虚拟直流发电机(virtual DC generator,VDCG)控制方案,但该方案无法使锂电池荷电状态(state of charge,SOC)自均衡。现有基于VDCG的锂电池SOC均衡方案仅能实现电压等级一致的非等容锂电池SOC均衡,而退役锂电池储能系统(retire lithium battery energy storage systems,RLBESS)的容量和电压等级均难以保持一致。针对此问题,提出了一种基于VDCG的适用于不同电压等级及容量的RLBESS组间SOC均衡方案。该方案在传统VDCG的基础上建立U-P_(m)关系式并引入SOC均衡因子,能够根据初始SOC状态自动调节锂电池的功率分配,并保持良好的电压质量。建立了所提方案的小信号模型,分析了关键控制参数对系统稳定性的影响。最后,利用Matlab/Simulink仿真软件对不同工况进行有效性验证。仿真结果表明:所提方案能够在锂电池电压等级不一致工况下实现RLBESS的SOC均衡,具有良好的可扩展性。展开更多
文摘传统有功功率-频率(P-f)下垂控制应用范围广,但无法自均衡微电网磷酸铁锂电池能量状态(state of energy,SOE)。现有的SOE均衡方案均未解决P-f下垂控制下SOE均衡问题。针对此问题,提出一种基于P-f下垂控制孤岛微电网磷酸铁锂电池SOE均衡方案。研究了下垂控制和SOE之间的内在联系,对传统P-f控制参数进行重新设计,并引进一致性算法得到SOE均衡调节项,使得磷酸铁锂电池逆变器输出的有功功率根据磷酸铁锂电池SOE初始状态进行重复分配,在少通信和确保良好频率质量的前提下实现孤岛微电网磷酸铁锂电池组充放电过程中的SOE均衡。此外,通过分析所提方案的小信号模型,对不同控制参数下系统的稳定性进行了研究。最后,PSCAD仿真结果验证所提方案能够使磷酸铁锂电池在充放电过程中的SOE自均衡,具有良好的可扩展性,对通信中断具有良好的鲁棒性。
文摘针对现存锂电池组内串联单体锂电池健康状态(state of health,SOH)均衡方案需要集中控制器和全局通信、系统建设成本居高不下等问题,提出一种基于一致性算法的锂电池组内单体锂电池SOH主动均衡方案。分析了SOH参数、放电深度(depth of discharge,DOD)和有功功率三者之间的内在联系,设计了有功功率分配和控制算法切换法则。利用一致性算法求解DOD平均值,以达到在无需集中控制器和减少通信信号数量的前提下,实现锂电池组内单体锂电池SOH均衡的控制目标,提高锂电池容量利用率,降低锂电池维护成本。最后,Matlab/Simulink仿真结果说明,所提方案在负荷变化、通信中断、锂电池块数增加和DOD出现测量误差的情况下,均能使锂电池组内串联单体锂电池SOH自均衡。
文摘为增加系统惯性,直流微电网内锂电池控制器常采用虚拟直流发电机(virtual DC generator,VDCG)控制方案,但该方案无法使锂电池荷电状态(state of charge,SOC)自均衡。现有基于VDCG的锂电池SOC均衡方案仅能实现电压等级一致的非等容锂电池SOC均衡,而退役锂电池储能系统(retire lithium battery energy storage systems,RLBESS)的容量和电压等级均难以保持一致。针对此问题,提出了一种基于VDCG的适用于不同电压等级及容量的RLBESS组间SOC均衡方案。该方案在传统VDCG的基础上建立U-P_(m)关系式并引入SOC均衡因子,能够根据初始SOC状态自动调节锂电池的功率分配,并保持良好的电压质量。建立了所提方案的小信号模型,分析了关键控制参数对系统稳定性的影响。最后,利用Matlab/Simulink仿真软件对不同工况进行有效性验证。仿真结果表明:所提方案能够在锂电池电压等级不一致工况下实现RLBESS的SOC均衡,具有良好的可扩展性。
