基于ICDKF的锂电池SOC在线估计

动态的实时估计锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)是锂离子电池管理系统研究的关键技术。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)估计SOC误差大的不足,基于二阶RC等效电路模型,提出了一种基于迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法的磷酸铁锂电池SOC估计方法。利用Matlab进行了仿真,并与扩展卡尔曼滤波和中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法进行了效果对比,从仿真结果可以看出,该SOC算法有效地降低了估计误差,与EKF相比,具有更好的滤波估计精度。     

基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计...     

基于改进的RBAUKF的电力频率跟踪新算法

将电力系统的三相电压信号构造成一复信号,然后利用改进的RBAUKF算法对发生谐波和随机噪声干扰的电力系统电压信号进行动态估计和频率跟踪。针对电力系统中充满谐波畸变和随机噪声干扰,而复数型扩展卡尔曼滤波(ECKF)只是对非线性映射本身做某种线性近似等问题,在基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的基础上,提出改进的无迹卡尔曼滤波(RBAUKF)的估计算法,并与复数型扩展卡尔曼滤波做了相应比较。经过对几种暂态电力系号模型的仿真试验表明,改进的RBAUKF在计算复杂度和估计精度上都优于ECKF。     

基于自适应SRUKF算法的电力系统动态谐波状态估计

针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)谐波状态估计算法存在时变噪声和异常数据时估计准确度较差的情况,提出了一种基于自适应平方根无迹卡尔曼滤波(square- root UKF, SRUKF)的电力系统谐波状态估计算法。首先,针对时变噪声干扰,引入改进的Sage-Husa噪声估计方法实时估计噪声协方差。其次,针对异常数据干扰,引入异常数据修正方法,通过修正系数来降低异常数据对状态估计结果的影响。最后,通过搭建IEEE14节点系统验证自适应SRUKF算法的估计性能,能够有效地应用于电力系统的动态谐波状态估计。仿真结果表明,该算法在时变噪声和异常数据干扰时仍具有良好的估计性能。     

基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计

动态状态估计是监测同步发电机动态行为的重要手段,准确的动态状态估计结果对于指导电力系统安全运行与高效控制具有重要意义。从数据驱动的角度出发,提出了基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计方法。该方法首先利用汉克尔动态模态分解算法从发电机动态响应数据中提取Koopman算子,进而以提取的Koopman算子为基础构建同步发电机状态空间模型,并利用卡尔曼滤波对同步发电机状态变量进行动态估计。该方法无须事先构建发电机模型及参数,实现了完全数据驱动的动态状态估计。仿真实验结果表明,在发电机模型及参数失配的情况下该方法估计精度明显高于传统以模型为基础的估计结果,具有较好的自适应性和鲁棒性。     

用于电力系统动态状态估计的改进鲁棒无迹卡尔曼滤波算法

针对动态状态估计中传统无迹卡尔曼滤波(UKF)采样方法的不足,对UKF算法进行改进,每次估计实时调节比例修正因子,提高滤波性能。动态状态估计结果精度受量测粗差影响较大,为此提出一种鲁棒无迹卡尔曼滤波(RUKF)算法,引入粗差判据检测粗差,通过增强因子来降低粗差对系统状态估计结果的影响。将RUKF算法运用于电力系统动态状态估计,仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能及较强的鲁棒性。     

计及模型不确定性的发电机动态状态估计方法

模型不确定性会影响状态估计的精度,甚至造成严重的后果。针对该问题,提出一种计及模型不确定性的发电机动态状态估计新方法。首先,基于发电机的动态方程建立发电机动态状态估计模型,进而提出基于自适应H_∞扩展卡尔曼滤波(AHEKF)的动态状态估计方法,该方法依据H_∞滤波理论建立模型不确定性约束准则,采用自适应技术对预测误差协方差矩阵和系统噪声协方差矩阵进行动态在线调整,从而使其具有较高的估计精度和鲁棒性。最后,通过WSCC 3机9节点系统和某实际大区域电网系统的算例测试,将所提方法与H_∞扩展卡尔曼滤波(HEKF)算法及扩展卡尔曼滤波(EKF)算法性能进行对比。算例结果表明,AHEKF算法在估计精度及鲁棒性方面均优于HEKF和EKF算法。     

基于EKPF的机电暂态过程动态状态估计

根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计（DSE）模型,针对扩展卡尔曼滤波（EKF）一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波（PF）提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波（EKPF）的机电暂态过程动态估计方法,采用重采样策略选择粗糙采样以防止样本退化。利用WSCC三机九节点系统实现了EKF、无迹卡尔曼滤波（ＵＫＦ）和EKPF 3种算法的DSE,仿真结果说明了EKPF算法的有效性,且暂态期间其估计效果明显优于另2种方法。     

基于改进PNGV模型的电池SOC估计算法研究

针对储能磷酸铁锂电池并根据磷酸铁锂电池电化学阻抗谱研究,提出一种双RC并联环节的改进PNGV模型,在HPPC实验下辨识模型参数。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计电池荷电状态(SOC)时不能实时估测噪声的缺点,将Sage-Husa自适应算法引入EKF算法得到自适应扩展卡尔曼滤波算法,并通过对噪声实时预测和修正来提高电池SOC估计精度。在Matlab/Simulink中搭建电池及SOC估计仿真模型并在模拟动态工况下进行仿真。仿真结果表明改进PNGV模型精度优于PNGV模型;自适应扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC时较EKF算法收敛速度更快,估计精度更高。模型及算法的改进取得较好的效果。     

基于插值H_∞扩展卡尔曼滤波的发电机动态状态估计

动态状态估计对于电力系统的监测和稳定性分析具有重要意义。相量测量单元(phasormeasurementunit,PMU)具备高采样率和同步数据,在动态状态估计中得到了广泛的应用。然而,由于PMU量测数据存在随机噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。基于此,该文提出一种基于插值H∞扩展卡尔曼滤波(interpolationH∞extendedKalman filter,IHEKF)的发电机动态状态估计方法。该方法在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的基础上,利用自适应插值技术提高估计精度,并进一步采用H∞理论提高对噪声的鲁棒性。算例结果表明,IHEKF无论是在估计精度上还是在对噪声的鲁棒性能上较EKF均有所提高。     

多信息融合下电动汽车充电路径规划

由于电动汽车用户难以找到充电时间与充电地点之间的平衡点,不能准确把握何时何地进行充电行为。本文首先选取能够准确反映实际道路中用户独特驾驶特性的行驶工况特征参数,采用工况识别法构建电动汽车在实时动态路况下的剩余电量估算模型,判断其出行过程中何时有充电需求;当有充电需求时,通过预测充电站的抵达车辆数,建立电动汽车排队等待时间模型,为用户规划有效充电时段,作为选择充电地点的依据;考虑到充电时间与充电地点的耦合关系,从用户角度出发,在电池剩余电量的约束下,构建用户出行距离、出行时间及充电成本三者权值之和最优为目标的电动汽车充电路径模型,并将其应用于北京市实际交通路网区域中,采用蚁群算法对其进行仿真验证。     

基于粒子滤波算法的发电机机电暂态过程动态状态估计

广域测量系统(WAMS)作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差。为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用。文中提出了一种对实际量测数据进行动态滤波估计的新方法,在发电机二阶动态方程的基础上,建立了发电机动态状态估计模型。考虑到模型的非线性,文中应用粒子滤波(PF)算法。为解决计算占用空间和计算量较大、样本退化的问题,在基本PF算法的基础上引入序列采样重要性重采样(SIR)方法。同时,还应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了状态估计并将结果与文中所提方法进行了对比分析。为了定量评估估计效果,建立了基于估计路径相似性的评价指标。最后,通过对CEPRI 7节点系统的仿真计算,表明基于PF的估计结果与实际结果相关性较高、与真实值的均方根误差小,优于EKF的估计结果,有效减小了误差数据的影响。     

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。     

基于用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大规模电动汽车接入对微电网经济运行造成不利影响的问题,提出基于峰谷分时电价的电动汽车有序充放电控制方法。采用传递闭包法对峰谷电价时段进行划分,并考虑到用户的响应度,分析车主不同充放电行为对于微电网负荷的影响,构建在保证微电网稳定前提下,增加微电网收益的电动汽车有序充放电的优化调度数学模型,并采用混沌理论改进灰狼算法对问题进行求解。通过仿真,证明所提的策略能合理分配电动汽车充电时段,激励用户参与电价响应,增加微电网的收益,实现电动汽车与微电网的协调运行。     

基于AMI全量测点分区的配电网动态状态估计方法

针对传统配电网三相不平衡动态状态估计存在计算速度较慢且估计精度较低的问题,提出了一种基于高级量测体系(AMI)全量测点分区的配电网的动态状态估计方法。以AMI全量测点作为配电网分区节点,提出综合3个指标的分区目标函数对配电网进行分区,可对子区域进行完全解耦,缩小系统规模;并通过所提数据融合框架进行多尺度量测数据的融合,以远程终端单元量测周期为基准,融合量测周期较长的AMI量测数据,对非AMI量测时刻的系统状态进行跟随。提出一种基于子区域数据融合方法的高精度集合卡尔曼滤波算法,采用协方差膨胀法改进滤波发散的问题。算例仿真结果表明所提方法有效地提高了配电网动态状态估计的计算速度和估计精度。     

超级电容快速在线参数辨识及状态估计

传统的超级电容三支路RC等效电路模型在快速充放电过程中并不能很好地描述超级电容充放电特性,且三支路RC等效电路模型参数在线辨识困难.为了提高快速充放电工况下超级电容状态估计和参数辨识的准确性,提出了基于简化模型和EKF的状态估计和参数辨识方法.首先,通过对快速充放电工况下模型简化可行性分析,在满足精度要求的前提下将三支...     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电行为分析

针对电动汽车充电行为不确定性问题,建立了基于出行链理论的电动汽车出行及电池电量变化模型,提出了引入马尔可夫决策过程（Markov decision processes, MDP）的电动汽车用户充电行为分析方法。该方法将用户充电行为作为马尔可夫决策集,根据车辆在各区域间的转移概率构造状态转移矩阵,设置用户满意度指标作为决策过程报酬函数,通过求解有限阶段总报酬准则得到电动汽车用户在每个决策点处的最优充电决策。算例部分根据抽取电动汽车特征量数据进行马尔可夫决策过程仿真,得出充电负荷的时间与空间分布情况,通过与传统蒙特卡洛方法进行对比表明该文所提方法可以较好地模拟用户整个出行过程中的充电行为,反映充电需求的时空分布特点;同时,分析了不同区域、不同停车时长情况下电动汽车的不同充电行为,能够为电动汽车充电桩的规划建设提供参考。     

Strategic charging method for plugged in hybrid electric vehicles in smart grids; a game theoretic approach

Implementation of various incentive-based and time-based load management strategies has great potential to decrease peak load growth and customer electricity bill cost. In recent years, developments in Plug in Hybrid Electric Vehicles (PHEVs) have provided various environmental and economic advantages. However, high penetration of electric vehicles in to the grid may cause high peak loads at different times of the days. Using advanced metering and automatic chargers makes it possible to optimize the charging cost, and release generation capacities to provide sustainable electricity supply. Using an appropriate encouraging program is a simple way for vehicle owners to manage their energy consumption and shift the time of charging to proper time of the day; and therefore, to reduce their electricity bill. With these objectives, this paper proposes a new practical PHEVs’ charging scheduling programs aiming at optimizing customers charging cost by considering the generation capacity limitation and dynamic electricity price in different time slots of a day. Using a stochastic model for start time of charging and the duration of it in the proposed optimization algorithm, make this method a practical tool for modeling the vehicle owners’ charging behavior with the purpose of peak load shaving.     

基于GPRS的电费抄收催一体化技术在电力系统中的应用

在电力系统中,农村用户数量多、居住分散,电费抄表、收费管理困难。如在四川省电力公司农村用户数占比超过70%,大部分在丘陵和山区分散居住,长期以来电费抄收管理效率低,信息化管理水平差。为了方便农村用户缴费,提高工作效率,降低企业管理成本,在电力企业中研究并应用基于GPRS通信的抄表收费一体化技术,有效地解决了该方面的困难。该技术采用GPRS无线手持终端,通过GPRS专用虚拟网与电力网络相连,实现终端与营销系统的实时数据交互,在抄表的同时实现用户缴费。通过该技术在农村地区的使用,证明能有效地提高农电工的工作效率,提升用户对电业企业的满意度,提高电费回收率,并为电费资金安全提供了监督保障。     

基于电网分时电价的混合动力汽车充电策略

经过对混合动力汽车充电特性的分析,建立分时电价下缩小电网峰谷差的混合动力汽车最优运行策略模型,采用动态估计插值方法对模型求解。最后得出结论,采用供电侧集中调度的充电策略有利于电网负荷削峰填谷的同时,也符合混合动力汽车用户的利益。