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以动力电池的电压、电流、温度和内阻作为输入,荷电状态作为输出,建立四输入一输出的神经网络仿真模型预测电池的荷电状态。再以荷电状态为基础,改进电池健康状态的估算方法,分别利用改进型容量法、改进型内阻法和电压法3种方法分别估算出电池的健康状态,并利用遗传神经网算法建立了3种方法联合在一起的电池健康状态估算模型。以4节12 V的串联锂离子电池组模块为研究对象分别进行了Simulink仿真和实验研究,通过采集动力电池充放电时的电压、电流、温度、内阻和放电量数据,测试了电池的荷电状态和健康状态。实验结果表明电池荷电状态的预测精度为1.6%,仿真模型运行和实验结果显示联合法估算健康状态的最大误差为1.5%,高于其他3种单独的方法。本文提出的健康状态预测方法,省略了传统神经网络算法估算健康状态寻找健康因子的复杂步骤,同时也避免现有电池的健康状态估计单一参量判定方法的局限性。 相似文献
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不同温度下磷酸铁锂电池内阻特性实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以电动汽车用能量型磷酸铁锂动力电池为研究对象,通过不同温度(-20~40℃)下的电池充放电实验和混合脉冲功率特性法(HPPC)测量电池内阻,研究了环境温度和荷电状态(SOC)对电池充放电欧姆内阻、极化内阻和总电阻的影响。结果表明:随着温度降低,充放电欧姆内阻和极化内阻均增加,但欧姆内阻的变化率大于极化内阻;欧姆内阻是电池内阻的主要组成部分,对温度的敏感性比极化内阻更高;随着温度降低,欧姆内阻增加的变化率逐渐增大;在某一固定温度下,极化内阻比欧姆内阻受SOC的影响更大;SOC在0.2~0.8范围内,电池充放电内阻基本稳定,动力电池的荷电状态应控制在此区间内,以获得良好的功率特性。 相似文献
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锂离子电池内阻建模对研究电池热管理具有重要意义.充电内阻受温度、充电倍率等众多因素的影响,该文分析电池的内阻变化特性与多种影响因素(充电倍率、荷电状态以及温度)之间的关系,采用最小二乘法的二元多项式和三次样条插值算法对不同充电倍率、荷电状态以及温度下的电池充电内阻进行建模,并采用所建立的多因素动态内阻模型对不同状态下的充电内阻进行估算.实验结果表明,所建立的动态内阻模型获得的内阻估算值与实验值的最大误差不超过6mΩ,证明所提出的电池充电内阻建模方法的有效性. 相似文献
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随着电动汽车的普及,对动力电池的维护问题逐渐成为电动汽车养护的一大研究课题。提出了一种基于电动汽车实时车况电池老化情况的检测方法,通过对电流变化情况的监测,观察动力电池欧姆内阻的变化,并且通过电动汽车行驶时电池荷电状态(state of charge,SOC)的变化趋势,估计电池健康状态,从而有效地为用户的电动汽车保养提供参考。根据对动力电池SOC、健康状态(state of health,SOH)以及欧姆内阻的变化,来判断是否需要对动力电池进行更换。 相似文献
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电动车用电池充电状态和功率强度估计 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了电动车 (EV)和混合电动车 (HEV )用电池电量模型和功率模型的建立 ,提出了一种新的电池剩余电量(SOC)和电池功率强度 (Powercapability)的综合估计方法。从电化学角度建立了一个电池参考模型 ,以安时计量为主并综合考虑影响电池SOC的多种因素进行SOC估计 ,功率强度估计主要基于电池等效内阻的估算。SOC估计和功率强度估计相结合 ,实现了在功率强度估计的同时对SOC估计提供自调整机制。该综合估计方法已经在我们自主开发的实验平台上实现 ,并经实践证明是可行的 相似文献
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针对高比能量电池大倍率下的电化学特性特殊性,用传统的等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)估计功率状态(state of power,SOP)存在精度较低的问题,提出一种拓展的等效电路模型(extended equivalent circuit model,E-ECM)进行SOP估计。分析锂离子动力电池负载电流对极化内阻的影响,基于不同倍率测试和最小二乘的方法建立极化内阻与电流的关系;通过引入SOC偏差△z的概念,来描述电池内部的固相扩散反应引起的扩散压降,对部分SOC区间的△z进行了拟合预测;构建了考虑极化内阻电流依赖性和扩散压降的E-ECM模型,基于E-ECM模型进行电压限制下的10s和180s的SOP估计。搭建了面向单体电池的基本性能实验和SOP最大电流实验平台,分析结果表明,基于模型的最大电流平均误差不超过0.41%、最大误差0.51%左右,基于拟合预测△SOC处的最大电流误差为1.47%,验证了E-ECM模型对SOP估计的有效性和准确性,为锂离子动力电池管理系统功率状态估计与控制提供了理论支撑。 相似文献
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对于新能源汽车而言,动力电池的峰值功率对其电池管理系统控制系统的设计及动力匹配的优化有重要的意义。提出一种峰值功率估计的测试方法,即对电池进行恒功率充放电,用该测试方法对常温下电动汽车用铅酸电池不同SOC点的峰值功率进行测试。结果表明,通过对电池进行恒压充放电所得到的峰值功率的预估值与测试结果相同,通过这一方法可以很方便地对持续时间不同的电池的峰值功率进行测试。 相似文献
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我国电力系统停电事故自组织临界性的研究 总被引:18,自引:5,他引:18
基于自组织临界性及分形的思想,通过分析1981—2002年我国电网重大停电事故,揭示了我国电网停电事故的自组织临界性特征,并构建了全国电网及东北、华中和西北区域电网停电事故的标度-频度模型。通过研究如何用沙堆模型来描述电力系统的自组织临界性,提出了先建立各网省局等规模稍小电网的实时动态沙堆模型从而形成一个沙堆群的模型来模拟整个全国电网的设想。 相似文献
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一种电动车铅酸蓄电池SOC预测模型及检测系统的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电动车铅酸蓄电池SOC预测精度低的问题,给出了一种基于模糊预测技术的蓄电池SOC预测模型,该模型利用电动势和内阻结合预测蓄电池SOC。建立了蓄电池电动势、内阻和SOC的隶属度函数,确定了26条模糊控制规则。仿真结果表明,预测值与实际值相对误差最大为5%左右。在此基础上,设计了以C8051F020单片机为中央处理器的铅酸蓄电池组智能检测系统,该系统具有蓄电池SOC预测,端电压、充放电电流等参数在线检测和数据传输等功能。实际车辆试验结果表明,利用这种SOC预测模型可有效的提高预测精度,系统具有参数检测误差小、数据传输可靠性高等特点,具有很好的应用价值。 相似文献
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围绕当前电力系统自组织临界性(SOC)模型及大停电事故幂律关系的研究,从物理学的角度讨论了SOC的理论意义,说明了SOC模型为停电事故危险性分析中使用过去的有限资料来预测未来事故的方法提供了较为合理的理论依据。论述了电力系统SOC模型的着眼点,并不是某一次大停电事故,而是由很多停电事故构成的事故群体;电力系统SOC模型的重点,是试图说明事故群体的普遍性规律,并不是要阐明某一个具体大停电事故的规律。尽管SOC是一个简单的模型,但它不仅在提醒人们从物理学角度思考停电事故预测的可能性方面,还是在揭示简单的物理模型对于理解复杂停电事故现象的价值方面,都有着重要的作用。 相似文献
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为准确分析压缩机、透平膨胀机、换热器等组件的部分负载特性对先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)系统变工况运行性能的影响,详细分析了各组件的部分负载热力学特性及AA-CAES变工况特性。提出了包含储气库储气水平与高温储热罐储热水平的双荷电状态(SOC)模型。通过变工况特性曲线簇建立了储气SOC与储热SOC间的耦合关系,进而建立了计及组件部分负载特性的AA-CAES变工况运行模型,并对风储协同系统发电能力评估问题进行分析。仿真表明,AA-CAES变工况运行模式导致的组件部分负载特性对风储协同系统发电能力的影响不容忽视,与不考虑变工况相比,对风力资源丰富地区,变工况运行特性将使风储协同系统容量因子降低达4%以上。 相似文献
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光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平均加权滤波的算法平滑光伏出力,得到光伏并网功率和HESS参考功率。利用完全集合经验模态分解和希尔伯特变换提取HESS 参考功率的高频与低频分量,对HESS内部功率进行一次分配。之后为了避免HESS荷电状态频繁越限,同时保证HESS能持续工作,提出一种HESS功率的均衡管理方法,对一次分配功率的衰减进行修正,再对修正后的HESS参考功率进行容量配置。最后,基于全寿命周期成本建立经济评估模型,对比不同的储能容量配置策略,利用实际数据仿真验证了所提方法的有效性与经济性。 相似文献
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针对新能源发电逐步取代火电导致电网调频能力下降的问题,搭建了一种光储(photovoltaic-energy storage, PV-ES)系统模型,提出利用逆变器空闲容量参与系统调频/调峰的控制策略;设置储能电池禁用区、调频区、调峰充电区、调峰放电区4类荷电状态分区,保证储能电池的调峰和调频2种模式能够协调运行;构造了基于荷电状态(state of charge, SOC)反馈的储能电池的最大出力约束系数来优化其出力,延长储能电池的使用寿命;最后,在MATLAB/Simulink软件中搭建光储系统仿真模型。典型算例仿真和经济性分析表明:在所提控制策略下光储系统能够利用逆变器空余容量参与电网的调频/调峰,该控制策略有实际推广意义。 相似文献