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研究了全钒液流电池(VFB)储能系统外部运行特性,基于VFB电化学性质开展了储能系统(ESS)建模仿真工作。系统地分析储能系统实际运行数据并评估其过载运行对调度控制的影响,对荷电状态(SOC)、电动势以及等效电阻等关键参数进行拟合并得到函数关系。在此基础上,以戴维南等效电路作为仿真模型主电路,控制模块计算状态参量的变化值,并以受控源和受控电阻的方式将状态参量变化实时反馈到主电路,同时将储能系统过载运行的运行特点嵌入到所建模型中。最后,通过Matlab/Simulink搭建所提模型并仿真运行。仿真运行结果与实测数据对比表明该模型可有效描述储能系统运行外特性,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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搭建了三种模式的电解液输送系统,通过模拟和实测,探讨管路旁路电流和泵功率对电解液输送系统的影响。在70 kW储能系统中进行不同电解液输送系统的测试,测试结果表明,随着泵数量的增加,储能系统充放电时间增加,功率单元能量效率也有一定提升,并且储能系统的充电能量和能量效率也有小幅增加。对储能系统中能量损耗进行分析,电解液输送系统的损耗随泵数量增加而逐渐降低,其中泵损耗增加,管路损耗降低,在模式3中,电解液输送系统能量损耗占比10.82%,其中泵损耗9.21%,管路损耗1.60%。对模式3中储能系统中各部分能量损耗进行研究,其中系统效率为66.50%,电解液输送系统消耗10.82%,功率系统消耗18.18%,控制系统消耗0.76%,储能逆变器消耗3.76%。 相似文献
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为了提高全钒液流电池(Vanadium redox battery,VRB)储能系统功率控制的快速性,文中提出一种分段量化小脑模型神经网络(piecewise cerebella model articulation controller,PCMAC)与比例积分微分控制(proportion integral differential,PID)相结合的复合控制策略(PCMAC-PID),由PCMAC实现前馈控制,PID实现反馈控制。建立了VRB储能系统的数学模型,给出了复合控制器的结构及具体算法,最后通过仿真验证了复合控制策略的有效性。仿真结果表明,与PID算法相比,复合控制策略能更好地提高控制系统的响应速度且具有一定的鲁棒性。 相似文献
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为了提高全钒液流电池储能系统的效率,促进其高效利用,提出基于P-AWPSO (priority-adaptive weight particle swarm optimization)的功率分配策略。首先给出包含折损成本、损耗率及电池荷电状态(state of charge, SOC)一致性的多目标优化模型以及4个评价全钒液流电池储能系统功率分配的指标;然后采用P-AWPSO算法进行求解,该算法采用"先选择单元后功率分配"的思路,即先根据优先级选择参与本次功率分配的储能单元,然后在选定的储能单元内进行功率分配;最后将算法用于两个算例的仿真中,并与传统功率分配算法进行了对比。通过仿真表明,该策略能够实现全钒液流电池储能系统的功率分配,减少电池充放电次数,降低电池运行成本,提高工作效率。 相似文献
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随着配电网的发展,配电网接入的非线性负荷及冲击性负荷越来越多,电压暂降问题对负荷的影响越发凸显。全钒液流电池具有大规模、响应快、寿命长等优点,非常适合用于抑制电压暂降带来的影响。提出了全钒液流电池最优容量配置计算方法,针对不同的电压暂降深度,对其效果进行仿真,仿真结果表明,该配置能够避免电压暂降对生产设备造成的停机影响;对其投资回收期进行分析,指出随着全钒液流电池的产业化应用,其成本将大幅降低。 相似文献
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