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基于可重构电池网络的数字储能系统建模与运行控制——基站储能应用案例研究
被引量：
12
1
作者
慈松
周杨林
+1 位作者
王红军
石清良
《全球能源互联网》
CSCD
2021年第5期427-435,共9页
储能系统可以改变电力系统实时动态平衡特性,已成为智能电网和能源互联网建设的重要支撑。电池储能技术作为一项复杂系统工程,其研究领域涉及电化学、材料、信息通信技术、电力电子及大规模复杂系统建模和优化等。储能系统管理需要基于...
储能系统可以改变电力系统实时动态平衡特性,已成为智能电网和能源互联网建设的重要支撑。电池储能技术作为一项复杂系统工程,其研究领域涉及电化学、材料、信息通信技术、电力电子及大规模复杂系统建模和优化等。储能系统管理需要基于对电池的电化学和材料特性的感知,实现基于模型的高效均衡和控制。然而,传统储能系统采用的固定串并联连接方式,无法实现电池单体层面的精准检测和管控,单点故障将极大影响到系统性能,储能系统能量效率、可靠性和安全性难以保障。基于可重构电池网络的数字储能技术通过高频高效的电力电子半导体器件将电池单体产生的连续能量流进行离散化和数字化处理,电池在物理域的映射关系转化为数字域映射,从而消除电池单体物理和化学属性所造成的差异性,克服电池系统的“短板效应”,并可通过电池网络拓扑结构的灵活调整能力实现与多种应用场景需求的匹配。
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关键词
数字
储能
系统
大规模电池储能
电池
梯次利用
通信基站供电
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职称材料
基于深度学习的SESN供电网络电能质量评估
被引量：
4
2
作者
贾学翠
李相俊
+2 位作者
闫士杰
王上行
徐少华
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第10期2052-2059,共8页
为保证超大规模储能供电网络安全可靠地运行,提出一种基于深度学习的电能质量评估方法。首先,依据电能质量国家标准,提出电能质量评估指标5等级划分法,建立基于深度置信网络(DBN)的电能质量评估模型。然后,考虑储能供电网络的构成、运...
为保证超大规模储能供电网络安全可靠地运行,提出一种基于深度学习的电能质量评估方法。首先,依据电能质量国家标准,提出电能质量评估指标5等级划分法,建立基于深度置信网络(DBN)的电能质量评估模型。然后,考虑储能供电网络的构成、运行特征和储能可用容量,将储能系统荷电状态(SOC)预估结果作为其电能质量评估的另一指标,构建基于DBN的超大规模电池储能供电网络系统电能质量评估仿真模型。最后,按照电能质量指标等级分类对模拟数据做标准化处理,构造基于DBN的电能质量评估训练数据集。通过将结果与其他评估方法进行比较,验证了该方法的优越性。
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关键词
超
大规模电池储能
SOC预估
深度置信网络
电能质量评估
深度学习
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职称材料
题名
基于可重构电池网络的数字储能系统建模与运行控制——基站储能应用案例研究
被引量：
12
1
作者
慈松
周杨林
王红军
石清良
机构
清华大学电机工程与应用电子技术系
出处
《全球能源互联网》
CSCD
2021年第5期427-435,共9页
基金
国家电网有限公司总部科技项目“面向5G的信息能源融合技术与装备研制”(5206002000DB)。
文摘
储能系统可以改变电力系统实时动态平衡特性,已成为智能电网和能源互联网建设的重要支撑。电池储能技术作为一项复杂系统工程,其研究领域涉及电化学、材料、信息通信技术、电力电子及大规模复杂系统建模和优化等。储能系统管理需要基于对电池的电化学和材料特性的感知,实现基于模型的高效均衡和控制。然而,传统储能系统采用的固定串并联连接方式,无法实现电池单体层面的精准检测和管控,单点故障将极大影响到系统性能,储能系统能量效率、可靠性和安全性难以保障。基于可重构电池网络的数字储能技术通过高频高效的电力电子半导体器件将电池单体产生的连续能量流进行离散化和数字化处理,电池在物理域的映射关系转化为数字域映射,从而消除电池单体物理和化学属性所造成的差异性,克服电池系统的“短板效应”,并可通过电池网络拓扑结构的灵活调整能力实现与多种应用场景需求的匹配。
关键词
数字
储能
系统
大规模电池储能
电池
梯次利用
通信基站供电
Keywords
digital energy storage system
large-scale energy storage system
second battery utilization
base station powering
分类号
TM91 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于深度学习的SESN供电网络电能质量评估
被引量：
4
2
作者
贾学翠
李相俊
闫士杰
王上行
徐少华
机构
中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室
东北大学信息科学与工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第10期2052-2059,共8页
基金
国家电网公司科技项目(DG71-18-009)。
文摘
为保证超大规模储能供电网络安全可靠地运行,提出一种基于深度学习的电能质量评估方法。首先,依据电能质量国家标准,提出电能质量评估指标5等级划分法,建立基于深度置信网络(DBN)的电能质量评估模型。然后,考虑储能供电网络的构成、运行特征和储能可用容量,将储能系统荷电状态(SOC)预估结果作为其电能质量评估的另一指标,构建基于DBN的超大规模电池储能供电网络系统电能质量评估仿真模型。最后,按照电能质量指标等级分类对模拟数据做标准化处理,构造基于DBN的电能质量评估训练数据集。通过将结果与其他评估方法进行比较,验证了该方法的优越性。
关键词
超
大规模电池储能
SOC预估
深度置信网络
电能质量评估
深度学习
Keywords
Super-large-scale battery energy storage
SOC estimation
deep belief network
power quality assessment
deep learning
分类号
TM731 [电气工程—电力系统及自动化]
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1
基于可重构电池网络的数字储能系统建模与运行控制——基站储能应用案例研究
慈松
周杨林
王红军
石清良
《全球能源互联网》
CSCD
2021
12
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职称材料
2
基于深度学习的SESN供电网络电能质量评估
贾学翠
李相俊
闫士杰
王上行
徐少华
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021
4
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