基于随机片段数据的锂电池状态估计方法

针对锂电池状态估计通常只能采集到不完整的放电数据,导致难以准确判断锂电池状态的问题,提出一种基于随机片段数据的锂电池状态估计方法.以固定健康状态(SOH)差为间隔构建老化数据库,利用随机片段数据进行匹配,并采用粒子群优化算法进行求解,从而判断对应的锂电池初始荷电状态(SOC)及SOH等信息;基于二阶戴维南等效电路模型对锂电池进行建模,并对其参数进行辨识;基于状态匹配结果与所建模型,利用扩展卡尔曼滤波对锂电池SOC进行估计,获得锂电池的剩余放电时间等状态信息.利用锂电池单体放电数据进行实验验证,实验与仿真结果表明:与传统方法相比,所提方法具有较高的稳定性和准确率.     

基于层次聚类法与皮尔逊相关系数的配电网拓扑校验方法

配电网络拓扑日益复杂,且新投异动量不断增长,导致配电网拓扑频繁变化,传统的人工校验方式难以满足快速性和准确性的要求。针对该问题提出了一种基于模型文件和实测数据相关性的中低压配电网拓扑在线校验方法。首先,将配电网设计图纸的拓扑模型文件作为校验基础,以分析开关量状态的方式建立简化模型。其次,采用层次聚类法划分出多个供电区域。然后,使用皮尔逊相关系数算法校验同一供电区域内各节点数据的相关性,以此判断模型拓扑连接关系的正确性。最后,通过仿真验证和实际案例计算,验证了所提方法的可行性和有效性。     

计及大规模电动汽车接入的配电网故障分析方法

电动汽车保有量不断增加,故障发生时,V2G模式下电动汽车的放电电流会干扰配电网原有的故障电流,使配电网故障电流复杂多变且不易分析,传统的故障分析方法已难以适用。提出了一种计及大规模电动汽车接入的配电网故障分析方法。首先分析了电动汽车对配电网故障电流的影响程度。其次采用基于马尔科夫链的车辆转移矩阵对电动汽车出行行为进行模拟。然后结合电动汽车充放电规则,以电源出力的形式描述电动汽车的放电行为,建立了电动汽车放电等值电源模型。最后,以三相短路故障为例,基于有源配电网的故障分析方法对含大量电动汽车的配电网进行故障分析,得到了配电网各支路故障电流的时域变化特征。该分析方法建立的电动汽车放电等值电源模型能够体现电动汽车的放电特征,故障电流的分析结果能直观反映电动汽车放电行为对配电网各支路故障电流的影响程度和特征,可为含大量电动汽车的配电网保护整定方法提供理论依据。     

基于V2G技术的城市电网供电恢复策略

随着电动汽车的大量推广,城市电网中的电动汽车总容量逐渐增加,基于电动汽车入网(V2G)技术,考虑电动汽车的放电能力,将其作为辅助电源配合应急供电车可快速恢复失电负荷,在有效降低失电损失的同时,具有灵活性好、能降低应急储能和应急供电车等传统应急能源的配置成本等优点。建立了电动汽车的放电模型,以此评估可供调配电动汽车电池的电源水平;将失电负荷的重要度、容量等因素作为有限电源分配的依据,以最小化负荷失电损失为目标,结合遗传算法和改进鲸鱼算法进行求解,提出了基于V2G技术的供电恢复优化策略。算例仿真结果验证了所提方法的可行性和优越性,可为未来电动汽车大规模接入后城市电网的供电恢复策略研究提供新的思路。