伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system, BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge, SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小-最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer, IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。     

考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车（electric vehicle,EV）负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。