基于主成分分析的液流电池状态估计策略研究

为克服放电后期电压拐点对锌溴液流电池（ZBFB）荷电状态（SOC）辨识精度的影响，研究基于主成分分析（PCA）的锌溴液流电池荷电状态估计方法。以提高锌溴液流电池SOC参数辨识精度为目标，特别是解决锌溴液流电池在放电后期特有的电压拐点非线性特性，在兼顾实际算力限制与运行速率要求的条件下，对锌溴液流电池SOC参数辨识算法进行分析。研究结果表明，所提方法兼顾空间维度特征提取以及系统降维建模，可有效改善电压拐点处的电池SOC的辨识精度，为锌溴液流电池的长时储能应用提供理论与算法分析基础。