找到 4 条结果 · 储能系统技术
跟网型与构网型变流器并存电力系统的混合频域建模与稳定性分析
Hybrid Frequency-domain Modeling and Stability Analysis for Power Systems with Grid-following and Grid-forming Converters
Ni Liu1Hong Wang1Weihua Zhou2Jie Song3Yiting Zhang1Eduardo Prieto-Araujo3Zhe Chen4 · 现代电力系统通用与清洁能源学报 · 2025年1月 · Vol.1
随着可再生能源装机容量的增加，电网对并网变流器的控制要求日益多样化，系统稳定性分析复杂度上升。本文通过多种频域模型揭示其差异，阐明将自稳定变流器传递函数假设为无右半平面（RHP）极点的局限性。讨论了跟网型（GFL）与构网型（GFM）变流器频域建模的适用性，建议含理想源的GFM变流器应采用P/Q-θ/V导纳模型而非V-I阻抗模型，并通过两个案例验证其合理性。提出一种适用于多GFL与GFM变流器共存系统的混合频域建模框架及稳定性判据，该判据在应用奈奎斯特判据时无需检查非无源子系统的RHP极点数，简化...
解读: 该混合频域建模方法对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同稳定性分析具有重要价值。文章提出的P/Q-θ/V导纳模型可直接应用于PowerTitan储能系统的构网型控制优化，解决传统V-I阻抗模型在含理想源GFM变流器建模中的局限性。所提混合频域稳定性判据无需检查RHP极点，可显著简化光...
多工业电解槽在可再生能源制氢系统中的调度：一种协调的有功-无功功率管理方法
Scheduling Multiple Industrial Electrolyzers in Renewable P2H Systems: A Coordinated Active-Reactive Power Management Method
Yangjun Zeng · Yiwei Qiu · Jie Zhu · Shi Chen 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
大规模可再生能源制氢（ReP2H）系统通常包含多个由晶闸管整流器（TR）供电的电解槽（ELZ），其有功与无功负荷呈非线性且不可解耦的关系。多台ELZ的启停与负荷分配影响能量转换效率及电网功率流动，不当调度可能导致无功过载，引发电压越限与网损增加。本文首先分析ELZ能效与无功负荷间的权衡关系，进而提出一种联合有功-无功功率管理方法，通过协调ELZ、可再生能源、储能与无功补偿装置的运行，提升系统整体效益。采用混合整数二阶锥规划（MISOCP）建模，并设计分解算法以适用于大规模系统。基于中国内蒙古风光...
解读: 该协调有功-无功功率管理技术对阳光电源光储制氢系统集成方案具有重要应用价值。研究中的MISOCP优化算法可直接应用于PowerTitan储能系统与SG系列光伏逆变器的协调控制，通过ST储能变流器的四象限运行能力提供动态无功补偿，解决电解槽晶闸管整流器引发的无功过载问题。该方法可集成至iSolarCl...
考虑均衡电流的锂电池组SOC估算
SOC Estimation of Lithium-Ion Battery Pack Considering Balancing Current
Zhiliang Zhang · Xiang Cheng · Zhou-Yu Lu · Dong-Jie Gu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年3月
针对电池组SOC估算中电芯差异导致精度不足，以及基于单体建模计算资源消耗过大的问题，本文提出了一种考虑均衡电流的电池组SOC估算方法。该方法有效解决了均衡电流对SOC估算精度的干扰，提升了电池管理系统在实时应用中的性能。
解读: 该研究直接服务于阳光电源储能业务的核心BMS技术。在PowerTitan和PowerStack等大型储能系统中，电芯一致性管理是提升系统可用容量和寿命的关键。通过引入均衡电流补偿算法，可显著优化BMS的SOC估算精度，减少因估算偏差导致的电池过充或过放风险。建议研发团队将该算法集成至iSolarCl...
基于AEKF与小波变换矩阵的锂离子电池SOC估计
SOC Estimation of Lithium-Ion Batteries With AEKF and Wavelet Transform Matrix
Zhi-Liang Zhang · Xiang Cheng · Zhou-Yu Lu · Dong-Jie Gu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年10月
针对电动汽车复杂电磁环境下电流和电压信号易受噪声干扰导致SOC估计误差的问题，本文提出了一种基于小波变换矩阵（WTM）的去噪方法。该方法能有效处理非平稳信号，在降低计算负担的同时，显著提升了自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）在SOC估计中的精度与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（PowerTitan、PowerStack及户用储能系统）具有重要价值。在大型储能电站及工商业储能应用中，电流电压传感器的测量噪声是影响BMS SOC估算精度的核心痛点。引入小波变换矩阵去噪算法，可显著提升BMS在复杂电磁干扰环境下的状态感知能力，延长电池寿命并提高系统安...