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基于实时二阶电路模型的锂离子电化学储能状态监测方法
1
作者
刘庭响
杨立滨
+3 位作者
李正曦
马俊雄
王恺
高金
《能源与环保》
2025年第2期221-229,共9页
新能源的加入给电网稳定性带来了挑战,电化学储能电站成为平抑发电波动的关键,其运行状态监测至关重要。对此,提出了一种基于实时二阶电路模型的锂离子电化学储能状态监测方法。该方法由基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的在线参数辨识和基于光...
新能源的加入给电网稳定性带来了挑战,电化学储能电站成为平抑发电波动的关键,其运行状态监测至关重要。对此,提出了一种基于实时二阶电路模型的锂离子电化学储能状态监测方法。该方法由基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的在线参数辨识和基于光滑变结构滤波的状态估计2部分组成,将这2种滤波器系统集成的组合称为混合滤波器(hybrid filter,HF),并提出了一种基于粒子群优化(PSO)方法来寻找HF的最优调谐参数。仿真结果表明,相较于传统的双扩展卡尔曼滤波(DEKF),所提的HF和HF+PSO算法能够更有效地选择调谐参数,估计的SOC在1500 s后最大误差约为2%,估计的电池容量在约3000 s时即开始收敛至真实值,而DEKF算法则需长达7000 s。因此,提出的方法对保障电化学储能电站安全可靠运行和提高电力系统稳定性具有重要意义。
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关键词
实时二阶电路模型
电化学储能
混合滤波
状态监测
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职称材料
题名
基于实时二阶电路模型的锂离子电化学储能状态监测方法
1
作者
刘庭响
杨立滨
李正曦
马俊雄
王恺
高金
机构
国网青海省电力公司经济技术研究院
国网青海省电力公司清洁能源发展研究院
出处
《能源与环保》
2025年第2期221-229,共9页
基金
国家电网公司科技项目(522830230001)。
文摘
新能源的加入给电网稳定性带来了挑战,电化学储能电站成为平抑发电波动的关键,其运行状态监测至关重要。对此,提出了一种基于实时二阶电路模型的锂离子电化学储能状态监测方法。该方法由基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的在线参数辨识和基于光滑变结构滤波的状态估计2部分组成,将这2种滤波器系统集成的组合称为混合滤波器(hybrid filter,HF),并提出了一种基于粒子群优化(PSO)方法来寻找HF的最优调谐参数。仿真结果表明,相较于传统的双扩展卡尔曼滤波(DEKF),所提的HF和HF+PSO算法能够更有效地选择调谐参数,估计的SOC在1500 s后最大误差约为2%,估计的电池容量在约3000 s时即开始收敛至真实值,而DEKF算法则需长达7000 s。因此,提出的方法对保障电化学储能电站安全可靠运行和提高电力系统稳定性具有重要意义。
关键词
实时二阶电路模型
电化学储能
混合滤波
状态监测
Keywords
real-time second-order circuit model
electrochemical energy storage
hybrid filtering
condition monitoring
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于实时二阶电路模型的锂离子电化学储能状态监测方法
刘庭响
杨立滨
李正曦
马俊雄
王恺
高金
《能源与环保》
2025
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