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充电站的建设与运营是电动汽车发展的基础性工程。以持续时段内配电网负荷方差最小为优化目标,以充电站的规模和用户需求为约束条件,基于粒子群优化算法提出了结合配电网负荷特性的充电站有序充电的动态优化方案。利用概率分布随机模拟的方法模拟用户的运行特征,对不同渗透率下,将动态优化的有序充电和到站即充的无序充电二者在负荷特性上进行对比分析。研究结果表明,通过动态有序充电优化方案可以降低负荷波动,优化配网特性,起到移峰填谷的作用。 相似文献
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纯电动汽车充电机与汽车动力电池构成级联式供电系统.充电机的输出阻抗是随频率变化的函数,动力电池也在不同频率下表现出不同的阻抗特性.为了在充电过程中充电机与动力电池组成的系统能够稳定工作,必须保证充电机输出阻抗与电池输入阻抗的比值满足奈奎斯特稳定性判据.以纯电动汽车充电机的输出阻抗为研究对象,建立充电机动态线性小信号模型,通过仿真分析输出阻抗特性随直流工作点,输出滤波器等效串联电阻,控制环路特性的变化规律,并用实验证明了理论分析的正确性,为充电机输出输出阻抗的设计提供了依据. 相似文献
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锂离子电池的动态性能受温度、电流及老化等多种因素制约,限制了电池储能系统的大规模推广和应用,同时由于传统的参数辨识方法只能准确辨识电池开路电压,而复杂的储能电池工况却对储能电池组的性能参数辨识提出了更高要求。以储能用大容量磷酸铁锂电池为研究对象,分析了传统电池参数辨识对不同温度、不同电流倍率下电池动态性能的估计误差,综合利用一阶和二阶等效电路模型研究了参数辨识在不同使用区间的精度,结合典型储能工况提出了复合脉冲序列条件下的粒子群参数辨识方法。实验结果表明该方法对于准确评估单体和串联电池组的动态电压及性能表征参数具有较高的精度,为大规模储能系统电池参数的在线辨识和电池评估提供依据。 相似文献
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针对锂电池健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)预测精度较低的问题,提出一种基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测方法。首先从电池充电曲线中提取三个与容量退化有关的健康特征(HFs),提出多健康特征融合法得到间接健康特征(IHF)。再采用改进的引力搜索算法优化支持向量回归模型,将IHF作为模型输入,SOH作为输出。最后,建立多项式回归模型对IHF随电池循环次数增加的变化趋势进行预测,将更新后的IHF和当前SOH估计值输入到估算模型中实现电池RUL的预测。实验结果表明所提出的方法有较高的预测精度和较强鲁棒性,能够联合实现电池SOH和RUL长期稳定的预测。 相似文献