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题名基于K-means聚类算法的锂电池冗余均衡控制
被引量：1
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作者
黄靖
詹鑫斐
俞智坤
熊巍
陈斌艺
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机构
福建工程学院电子电气与物理学院
工业自动化福建省高校工程研究中心
电子信息与电气技术国家实验示范中心
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出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2022年第6期652-656,共5页
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基金
福州市科技局项目(2019-G-52)。
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文摘
针对锂电池冗余均衡系统均衡时间较长、不能处理均衡电量离散较大的问题,提出了采用K-means聚类算法的锂电池组冗余均衡控制方法。在高电池离散度、低电池离散度、高设定极差和低设定极差的情况下进行了实验研究,结果表明:采用的K-means聚类算法能在放电期间使得系统比传统冗余均衡控制在锂电池电量较大离散情况下快速均衡,减少开关次数,特别是在高离散度、低极差设置情况下,均衡时间减少了57.1%,开关次数减少了39.4%。
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关键词
锂电池
冗余均衡
K-MEANS聚类算法
开关次数
均衡时间
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Keywords
lithium battery
redundant equalization
K-means clustering algorithm
switching times
equalization time
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分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于深度强化学习的卫星电源冗余电池均衡控制策略
被引量：4
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作者
叶泽雨
尹靖元
贾海鹏
师长立
韦统振
罗彦
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机构
中国科学院电工研究所
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期2419-2427,共9页
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基金
国防基础科研计划资助(No.JCKY2019130C002)。
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文摘
为提高卫星蓄电池组的智能化管理能力水平,提出了一种基于深度强化学习的卫星冗余电池均衡控制策略.训练智能体根据蓄电池组当前的运行状态给出动作,改变单体电池的投入状态和数量,实现单体之间容量均衡,减小母线电压变化范围并减少开关调节次数.在MATLABSimulink和OpenAI的gym环境中分别搭建了电池组仿真环境对智能体进行了训练,通过算例检验了该策略的可行性并与基于阈值的控制方法进行了比较,证明了方法可以有效的实现电池间均衡并减小母线电压的变化范围.
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关键词
电池管理
冗余均衡
可重构电池组
深度强化学习
电池容量均衡
母线电压
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Keywords
battery management
redundancy balance
reconfigurable battery pack
deep reinforcement learning
battery capacity balance
bus voltage
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
TN710
[电子电信—电路与系统]
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