找到 5 条结果 · Applied Energy
适用于具有显著电压平台区的LiFePO₄锂离子电池的鲁棒荷电状态估计
Robust state-of-charge estimation for LiFePO₄ Lithium-ion batteries with pronounced voltage plateau regions
Kaixuan Zhang · Cheng Chena · Lixin Era · Weixiang Shenb 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.401
准确的荷电状态(SOC)估计对于电动汽车和储能系统的安全高效运行至关重要。针对磷酸铁锂(LiFePO₄或LFP)电池在电压平台区可观测性降低和对噪声敏感的问题,本研究提出了一种具有双误差协同机制的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波器(AREKF),用于SOC估计。首先,基于辨识得到的开路电压(OCV)和估计的SOC构建收敛条件,控制SOC校正的激活与关闭;进一步地,通过将不可测量的SOC误差条件转化为基于状态预测与反馈误差的可测电压条件,扩展了存在SOC误差时的校正窗口。其次,通过比较计算得到的电压残差协...
解读: 该LFP电池SOC估算技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。针对磷酸铁锂电池平台区可观测性弱的难题,所提自适应鲁棒EKF算法可直接集成至BMS与PCS协同控制架构中,提升储能系统在宽温度范围(-20~60℃)及高噪声工况下的SOC估算精度(±2%),优化充放电策...
基于分布鲁棒机会约束的钢铁工业微电网在配电市场中含储能的能量管理
Distributionally robust chance-constrained energy management of steel industrial microgrid with energy storage in distribution market
Linbo Fu · Houhe Chen · Rufeng Zhang · Tao Jiang 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.400
摘要 高耗能钢铁工业微电网(SIMG)中分布式光伏出力的不确定性可能影响SIMG的能量管理策略,甚至增加其在配电市场中的运行风险。针对SIMG中分布式光伏出力的不确定性,本文提出了一种基于分布鲁棒机会约束(DRCC)的配电市场环境下SIMG能量管理方法,以优化钢铁工业生产过程。首先,根据SIMG中能量流与信息流的形式,提出了参与配电市场出清的交易模式;在SIMG能量管理中引入了钢铁生产过程的时间序列模型,并进一步构建了配电市场环境下的双层能量优化管理模型。随后,采用DRCC方法处理分布式光伏出力...
解读: 该分布鲁棒机会约束优化方法对阳光电源钢铁工业微网解决方案具有重要价值。针对高载能工业场景,可结合ST系列储能变流器与PowerTitan系统,通过CVaR风险控制策略优化光储协同调度。建议在iSolarCloud平台集成该分布鲁棒算法,处理工商业光伏出力不确定性,提升SG系列逆变器在电力市场环境下的...
一种用于电池组多物理场的高保真在线监测算法
A high-fidelity online monitoring algorithm for multiple physical fields in battery pack
Yi Xiea · Wensai Maa · Disheng Jiang · Wei Lib 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.398
准确估计电池的荷电状态(SOC)、温度分布状态(SOTD)和功率状态(SOP)对于保障现代储能系统(尤其是在电动汽车中)的安全性、效率和寿命至关重要。这些状态之间的交叉耦合动力学特性要求采用先进的建模与估计算法以提升系统性能与可靠性。在本研究中,选取电池组作为研究对象,构建了一种电-热耦合模型。其中,电气模型基于一阶等效电路模型,并扩展以考虑串并联结构关系,从而为热模型提供电气参数;热模型则建立了电池组内部产热与传热过程的详细框架,并将温度反馈至电气模型以校正其参数。随后,针对该模型设计了一种在...
解读: 该电池包多物理场在线监测算法对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。电热耦合模型可集成至iSolarCloud平台,实现SOC、温度场和SOP的精准联合估算(SOC误差≤1.52%,温度误差<1.32°C),显著提升储能系统BMS管理精度。三维温度场重建技术可优化液冷...
基于改进长短期记忆网络与数据驱动预测控制的电动汽车能量管理
Energy management of electric vehicles based on improved long short term memory network and data-enabled predictive control
Bin Chen · Guo He · Lin Hu · Heng Li 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 作为混合储能系统(HESS)电动汽车中一种流行的能量管理策略(EMS),模型预测控制(MPC)易受现有参数建模方法在模型精度和参数敏感性方面的影响。本文提出了一种基于分层数据驱动预测控制的新型EMS。上层采用优化的长短期记忆(LSTM)网络进行轨迹预测,从而为下层获取具有成本效益的负载功率需求。在下层,针对HESS提出了一种数据驱动预测控制(DeePC)方法,以实现电池与超级电容器之间的最优功率分配,并最小化电池容量衰减。与传统的MPC不同,DeePC基于仅从HESS的输入-输出数据构建的...
解读: 该分层数据驱动预测控制技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。论文提出的DeePC方法无需精确参数建模,仅依赖输入输出数据即可实现电池-超级电容混合储能的最优功率分配,相比传统MPC降低运行成本22.68%。该技术可直接应用于ST系列PCS的能量管理策略优化,通过LSTM网络预测负荷需求,结合Dee...
抽水蓄能水电的解析调度策略:一种针对不连续多周期优化问题的条件动态规划方法
Analytical dispatch strategies for pumped storage hydro: A conditional dynamic programming approach to discontinuous multi-period optimization problems
Jian Liu · Jianwen Zhang · Zaiwu Gong · Donald C. Wunsch 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383
摘要 随着风能和太阳能等可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,电网的安全稳定运行面临重大挑战。储能系统,特别是抽水蓄能水电(PSH),在平衡电力供需方面发挥着关键作用。传统的PSH经济调度问题解析研究通常假设发电和抽水速率的下限为零,以简化分析并求解多周期优化问题的解析解。然而,PSH固有的机械设计约束要求存在非零的最小流量以保证高效运行。本文分析了两种场景:仅拥有PSH的商户,以及同时拥有PSH和风电场的商户。在仅含PSH的场景中,四个解析确定的荷电状态(SOC)参考点将SOC范围划分为五个...
解读: 该条件动态规划调度策略对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要应用价值。研究揭示的非零最小流量约束对调度策略的影响,可直接应用于优化我司储能系统的充放电控制算法。通过SOC分区参考点的解析解方法,能够提升iSolarCloud平台的多时段经济调度能力,特别是在光储联合优化场景中...