直流微网中混合储能系统的无互联通信网络功率分配策略

直流微网中通常采用混合储能系统作为缓冲环节,对分布式能源和负载引起的不同时间尺度功率波动进行补偿。为实现功率在能量密度型储能元件和功率密度型储能元件之间合理分配,提出无互联通信网络的分层控制策略。其中,底层控制以电压变化率作为虚构的信息载体,通过设置不同储能接口变换器输出电压关于功率的"灵敏度",确保超级电容在负载突变瞬间能够提供大部分功率;二次控制对底层控制产生的稳态误差进行补偿,以实现输出电压稳定,并保证超级电容稳态电流为零。在此控制框架下,各储能单元仅需本地信号即可实现自主协调运行,避免了互联通信网络所带来的经济性和可靠性问题。最后,实验结果验证所提方法的可行性和有效性。     

基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型

以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10 s峰值功率测试,同时测量电池内阻。对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系。在此基础上,提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型。验证结果表明所提模型预测精度高,平均误差仅为3.65%;该模型训练时间短、响应速度快、操作性强,可以实现对动力电池峰值功率的快速估计,为电动汽车安全可靠运行提供有力保障。     

双模式储能系统的研究

为了解决系统中由于接入光伏、风电等新能源所带来的功率波动及系统控制问题,提出了一种微电网系统的设计方案,该方案中的双模式储能系统可以满足在离、并网情况下工作的要求,重点分析了储能变流器的控制策略和智能配电柜的结构设计,并对监控调度单元的控制策略进行了描述。系统的工程化实现和稳定运行验证了本设计方案的可行性。     

M/G/k排队模型在电动出租汽车充电站排队系统中的应用

针对电动出租汽车充电站排队系统,通过对电动出租汽车到站时间和充电服务时间实际调查数据的统计分析,得出了车辆到站时间间隔服从负指数分布和充电服务时间服从正态分布的结论,给出了电动出租汽车充电站排队系统类属M/G/k排队模型的数学依据,并对M/G/k排队模型和M/M/k排队模型进行了对比分析。在相同的输入条件下,M/M/k排队模型和M/G/k排队模型中系统运行指标的明显差异表明二者在电动出租汽车充电站排队系统中不能通用。针对电动出租汽车充电站M/G/k排队系统,分析了电动出租汽车到站SOC数学特征对排队系统的影响,并提出了改善系统运行指标、提高系统服务能力的相应措施。     

基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。     

大数据技术在主动配电网中的应用综述

主动配电网实现主动运行和主动管理需要全景的配网状态数据。随着智能电网的建设,特别是用电采集系统、在线监控系统的实施和应用使电网公司的数据量达到PB级,进入大数据时代。如何高效利用这些数据实现与用户的互动,解决分布式能源消纳是当前的研究焦点。文章首先概述了当前主动配电网中的大数据类型及特点;然后列举了当前在工业产业界广泛应用的大数据技术,分析了这些技术在主动配电网中可能的应用及挑战;最后结合主动配电网在能量优化调度、状态分析评估、保护控制及需求侧管理方面的应用需求,对大数据技术可能的应用场景做了展望。     

基于相位补偿和虚拟阻抗优化的LCL型并网变流器改进控制

LCL型并网变流器常采用同步旋转坐标系下基于变流器侧电感电流的并网控制,但LCL型滤波器和数字延迟的dq轴模型均存在轴间耦合,制约了并网性能,且随着开关频率降低,性能恶化更为明显。针对该问题,文中在建立LCL型并网变流器复矢量模型的基础上,对并网变流器耦合特性和传统解耦方案进行分析。针对现有方案的不足,提出了一种基于相位补偿和虚拟阻抗优化的LCL型并网变流器改进控制策略,通过零极点图详细分析了虚拟阻抗对系统耦合程度及系统阻尼特性的影响,进而给出了确定3个参数优化值的方法。最后,仿真和实验结果表明,与现有方案相比,所提策略能够实现对系统耦合程度及阻尼特性的独立控制,有效实现解耦并改善系统动态性能。     

低开关频率对并网逆变器控制环节的影响及补偿方法

为了防止大功率并网逆变器网侧LCL滤波器所导致的谐振问题,通常采用无源阻尼方法进行谐振抑制。但是传统的无源阻尼方法未考虑数字延时对系统稳定性的影响,通过在离散域和连续域建模结合奈奎斯特稳定判据分析,得出采用准比例-谐振(QPR)控制时,低开关频率下的数字延时角会导致无源阻尼方法在谐振频率附近出现负穿越。这个特性会导致电流环不能稳定运行,并进一步得出QPR控制下的无源阻尼系统稳定性不受电网阻抗变化的影响。为了保证低开关频率下电流环的稳定性,提出采用具有低通特性的超前环节补偿QPR控制器谐振频率相位滞后的方法,给出了超前补偿的设计步骤。最后,仿真和实验验证了所提方法的正确性和有效性。     

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。     

临近空间太阳能无人机能量调度策略

针对临近空间太阳能无人机因表面太阳辐射不均匀及负荷不确定性导致的能源系统容量无法充分利用的问题,提出一种实时能量优化调度策略,旨在最小化每个光储模块在24 h周期末电量差值、太阳落山时刻最大限度地储存能量,通过构建调度模型和能量前移修正策略达到充分利用发电、储能设备装机容量的目的。利用Python软件对该模型及调度策略进行仿真验证,证实了该能量调度策略的合理性和可行性。