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基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算 总被引:2,自引:0,他引:2
锂离子电池常被作为储能元件以实现电能的存储和转化,然而其荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)无法被直接测量。为了实现锂离子电池SOC和SOH联合估算,该文分析SOC和SOH之间的关联性,并提出一种基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算方法。该方法能够基于门控循环单元循环神经网络(recurrent neural network with gated recurrent unit,GRU-RNN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),利用锂离子电池电压、电流、温度,实现锂离子电池全使用周期内SOC和SOH的同时估算,而且由于将锂离子电池的SOH估算值考虑到SOC估算中,能够消除锂离子电池老化因素对锂离子电池SOC估算造成的负面影响,从而提升SOC估算精度。两个锂离子电池测试数据集上的实验结果表明,提出的估算方法能够在不同温度和不同工况下实现锂离子电池全使用周期SOC和SOH联合估算,且获得较高的精度。 相似文献
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阀控式铅酸蓄电池(valve regulated lead acid battery,VRLA)广泛应用于储能系统中,准确估算其实时荷电状态(state of charge,SOC),对确保铅酸蓄电池安全供电具有重要意义。铅酸蓄电池的工作环境温度对其容量的影响不可忽视,然而,现有的SOC估算方法常将电池总容量视作固定值,这就导致了估算误差会随着环境温度的变化而积累,严重影响了SOC的估算精度。提出了一种基于容量修正的SOC估计方法,通过研究电池容量随温度的变化规律,引入了温度补偿对电池总容量进行修正。在此基础上,结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行不同温度下的SOC实时估计,并对容量修正后的SOC估计值与一般算法SOC估计值进行比较。仿真和实验结果表明,所提出的SOC估算方法能够提高不同环境温度下的铅酸蓄电池SOC估计精度。 相似文献
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对新能源汽车退役的动力电池进行梯次利用,可有效地提高储能电池的运行周期。根据退役后动力电池健康状态(state of health,SOH)的差异性,提出一种基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法。首先,考虑充放电深度对储能电池寿命的影响,提出基于荷电状态(state of charge,SOC)的储能电池有效容量估算方法,为储能电池梯次利用相关研究提供理论依据。其次,为有效延长储能系统运行寿命,根据电池SOH设置储能系统的动态安全裕度,提高储能系统配置及调控的准确性。最后,根据梯次利用储能系统设定好的动态安全裕度,综合考虑微电网群的供需平衡、联络线损耗、储能的运行寿命及成本等,合理地制定系统选址定容方案。仿真结果表明广泛的动力电池梯次利用有效地降低了投资成本,通过SOH监测设定调控动态安全裕度,降低微电网群储能配置成本,延长了蓄电池使用寿命。 相似文献
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《电网技术》2020,(5)
对新能源汽车退役的动力电池进行梯次利用,可有效地提高储能电池的运行周期。根据退役后动力电池健康状态(state of health,SOH)的差异性,提出一种基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法。首先,考虑充放电深度对储能电池寿命的影响,提出基于荷电状态(state of charge,SOC)的储能电池有效容量估算方法,为储能电池梯次利用相关研究提供理论依据。其次,为有效延长储能系统运行寿命,根据电池SOH设置储能系统的动态安全裕度,提高储能系统配置及调控的准确性。最后,根据梯次利用储能系统设定好的动态安全裕度,综合考虑微电网群的供需平衡、联络线损耗、储能的运行寿命及成本等,合理地制定系统选址定容方案。仿真结果表明广泛的动力电池梯次利用有效地降低了投资成本,通过SOH监测设定调控动态安全裕度,降低微电网群储能配置成本,延长了蓄电池使用寿命。 相似文献
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针对由多个储能单元组成的大型电池储能系统(BESS)不规则充放电导致的储能单元健康状态(SOH)和荷电状态(SOC)不一致性问题,研究储能单元内SOH差异与SOC一致性的关系。结合充放电优先级排序和自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法,提出考虑储能单元SOH和SOC一致性的BESS功率分配策略。基于包含BESS、风/光发电、电动汽车和常规负荷的共直流母线型集中式微电网并网示范平台的实测数据,对所提功率分配控制策略与传统功率分配控制策略进行了对比仿真分析。仿真结果表明,所提控制策略可有效提高储能单元SOC的一致性,延长储能单元使用寿命,降低储能单元运行损耗,增强BESS双向调节能力。 相似文献
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锂离子电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估计对电动汽车稳定运行十分重要.以精确估计电池SOC和SOH为目标,提出了一种基于分数阶模型的协同估计算法.建立基于二阶RC电路模型的分数阶电池模型,采用自适应遗传算法(AGA)辨识模型参数,利用分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法估计SOC,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法估计SOH,迭代更新内阻与SOC进而实现SOC与SOH精确的协同估计.在城市道路循环工况(UDDS)下使用Matlab工具验证和对比了算法精度,平均误差均控制在2%以内.结果表明,该协同估计算法能够精确估计电池SOC和SOH,为电池状态估计提供了一种方法. 相似文献
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为提高锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)值和健康状态(state of health,SOH)值的估算精度,基于二阶戴维南等效电池模型,提出双自适应无迹卡尔曼滤波(double adaptive unscented Kalman filter,DAUKF)算法。通过AUKF1和AUKF2这2个滤波器,可以同时计算出电池的SOC值和电池内阻,内阻既可以更新电池的模型参数,又可依靠函数关系,估算出电池的SOH值。仿真结果表明,DAUKF能够准确估算出SOC值和SOH值,精度保持在2%以内,由此验证了该方法的可行性和精确性。 相似文献
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大型企业电网的负荷特性主要表现为感应电动机群特性,为了改进现在常用的电力系统潮流算法中用恒功率模型来表征节点负荷,不能满足工程精度要求的问题,提出了在对企业电网负荷节点电动机群进行等效变换后,引入负荷特性的潮流计算的思路,在此基础上进行了理论推导,并经过现场实测数据,进行了仿真。仿真结果表明,负荷特性的潮流计算方法符合企业工程精度要求,可以达到提升业电网潮流计算结果在精确度、实用度等方面的要求,具有一定的理论和工程意义。 相似文献
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简述了水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造的必要性,介绍了系统改造方案,指出了系统调试的注意事项,提出了系统改进建议。 相似文献
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V. P. Kazantsev A. B. Petrochenkov A. V. Romodin N. I. Khoroshev 《Russian Electrical Engineering》2011,82(11):600-606
Some aspects of the technology of using electrical equipment on the basis of statistical (stochastic) methods for short-term
forecasting are considered. The experimental (calculating) part includes construction and testing of specific forecasting
models in order to ground their further application. 相似文献
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根据规划在黄河北干流上布置万家寨、龙口、天桥、碛口、古贤、甘泽坡6座水利枢纽工程。北干梯级开发可有效控制和管理黄河的水沙关系、洪水;改善生态环境,使水资源得到合理利用;向华北电网提供大量电力,对秦晋2省工农业、通航和旅游等具有促进作用,并带动地方经济的发展。 相似文献
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以系列电冰箱(柜)用压缩机的电动机为例,详细介绍利用基本相似理论设计,确定系列电动机主要性能参数及尺寸的方法和步骤,并介绍优先数及其在设计中的应用,解决如何将基本相似理论运用到系列电机设计中的难题,为工程技术人员指明了一条简便,快捷的设计途径,亦为推广应用基本相似理论提供了一个范例。 相似文献
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气体保护是变压器的主要保护,而气体保护误动作会造成变压器非计划停运.对一起变压器气体保护误动作原因进行了分析,通过现场检查、电气试验、特征气体分析及保护装置检查,确认了故障原因为变压器端子箱至保护装置段二次电缆破损,导致主变气体保护误动作.最后对变压器气体保护误动作的原因进行了总结,并提出了相应的防范措施,对类似故障分析与防控提供借鉴与参考. 相似文献