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高倍率放电锂电储能系统的输出电压斩波补偿控制方法与电流波动抑制策略
Output Voltage Chopping Compensation Control Method and Current Fluctuation Suppression Strategy for High-Rate Discharge LBESS
Yiyang Liu · Weichao Li · Liang Zhou · Chen Deng 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
锂电池储能系统（LBESS）可通过高倍率放电为电磁发射系统提供短期高功率和长期高能量。然而，高倍率放电的锂电池储能系统在高压大功率发射过程中存在输出电压下降和电流低频波动的问题。本文介绍了一种采用 N + 1 级动态斩波变换器的储能系统拓扑结构，该结构可实现输出电压的动态补偿。为提高输出电压补偿的快速性，提出了一种通过设计具有初始小增益的变增益（VG）控制律的改进型自抗扰控制方法，以抑制总扰动观测的初始峰值，从而提高 VG - ADRC 控制器的响应速度。为减小直流电流波动，设计了一种带有多级级...
解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，这篇论文提出的高倍率放电锂电池储能系统技术具有重要的参考价值和潜在应用前景。 该研究聚焦于解决高倍率放电场景下的两大核心难题：输出电压骤降和电流低频波动。虽然论文以电磁发射系统为应用背景，但其技术原理对阳光电源在电网侧储能、工商业储能等需要高功率脉冲响应的场景同样适...
基于预测的风-光互补电解制氢系统的设计与优化调度
Design and optimal scheduling of a forecasting-based wind-and-photovoltaic complementary electrolytic hydrogen production system
Weichao Dong · Hexu Sun · Zheng Li · Huifang Yang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392
摘要 氢能可有效缓解能源短缺并减少环境污染。本文首次设计了一个完整的风能与光伏（PV）互补制氢系统，包括高效的发电系统模型、精确的预测模型、优良的优化调度策略以及高效的催化剂。该离网型互补发电系统在直流母线上实现。提出了一种混合预测模型，结合长短期记忆网络（LSTM）、分位数回归（QR）和正则藤copula方法。LSTM与QR相结合可获得边缘概率密度函数（PDF）。利用正则藤copula建立风能与光伏能源之间的相关性，并将边缘PDF与其相关性结构结合，实现对风能和光伏出力的联合预测。提出一种基于...
解读: 该风光制氢系统对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。文中直流母线离网架构可结合我司1500V系统和三电平拓扑技术,提升功率转换效率。LSTM-DRL多目标优化调度策略可集成至iSolarCloud平台,实现风光出力预测与氢储能协同控制。研究的3.1美元/kg制氢成本为Powe...