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基于模型-数据融合方法的锂离子电池储能系统惯性支撑持续功率边界在线估计

Online estimation of inertia-supporting sustaining power boundary of lithium-ion battery energy storage systems based on model-data fusion method

Shaoxin Shi · Qiao Peng · Tianqi Liu · Yunteng Dai 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.393

摘要 锂离子电池储能系统(BESS)在为电力系统提供惯性支撑方面展现出巨大潜力。然而,如何在实现高效惯性支撑的同时保障电池的安全运行仍面临挑战,这要求对电池的输出边界进行准确估计,尤其是在在线运行条件下。然而,现有的电池输出功率边界评估方法通常忽略了惯性支撑特有的输出特性以及在线应用的需求,从而限制了其准确性与效率。本文提出了一种基于模型-数据融合方法(MDFM)的BESS惯性支撑持续功率边界(SPB)在线估计新方法。首先,开展一系列实验以研究电池在惯性支撑工况下的阻抗特性,并据此构建一种基于负...

解读: 该储能惯量支撑功率边界在线估算技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。通过模型-数据融合方法实现锂电池输出边界的实时精准评估,可直接集成至VSG虚拟同步机控制策略中,优化惯量响应过程中的功率调度。负阻抗等效电路模型结合SVM机器学习算法,能有效提升iSolarCl...