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综合能源数模混合暂稳态一体化仿真系统设计与实现
1
作者
何桂雄
贾晓强
+3 位作者
董树锋
韩永禄
陈永华
郑一鸣
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第5期1103-1115,共13页
随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,综合能源系统正经历重大改革。研究数模混合暂稳态仿真方法,应对能流优化和规划优化中的挑战。开发的综合能源仿真平台集物理模拟、数字仿真、实物验证于一体,基于模块化原则,包含综合能源模型库、能...
随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,综合能源系统正经历重大改革。研究数模混合暂稳态仿真方法,应对能流优化和规划优化中的挑战。开发的综合能源仿真平台集物理模拟、数字仿真、实物验证于一体,基于模块化原则,包含综合能源模型库、能流优化、建模管理、实时仿真和监控模块,实现了暂稳态仿真,提升了系统运行安全性、稳定性和经济性。设计了平台的功能和物理架构,分析了各模块主要功能,建立了动态和稳态模型库,研发了一体化仿真系统,对园区级场景进行仿真,验证了算例系统模型的有效性。
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关键词
综合能源
数模混合
仿真平台
能流优化
通讯接口
在线接入
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职称材料
基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的锂电池SOC估算方法
被引量：
32
2
作者
宫明辉
乌江
焦朝勇
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期3972-3978,共7页
精确的锂电池荷电状态(SOC)在线估算可以有效地延长电池使用寿命,提高电池的安全性,对于电动汽车电池管理系统(BMS)而言至关重要。针对自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法运行初期收敛速度缓慢问题,该文提出模糊AEKF(FAEKF)算法可以改善收...
精确的锂电池荷电状态(SOC)在线估算可以有效地延长电池使用寿命,提高电池的安全性,对于电动汽车电池管理系统(BMS)而言至关重要。针对自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法运行初期收敛速度缓慢问题,该文提出模糊AEKF(FAEKF)算法可以改善收敛速度。以NCR18650B型三元锂电池的实际端电压与预测端电压差值的绝对值及其变化率作为模糊输入,以卡尔曼滤波器的系统测量噪声R作为模糊输出,通过对R进行模糊控制来调节算法在迭代过程中的增益K,进而实现收敛速度的模糊调节。实验结果表明,在0.5C倍率恒流放电工况和动态应力测试工况(DST)条件下,改进的算法相比于扩展卡尔曼(EKF)和AEKF算法,在不降低估算精度的情况下能够明显地提高收敛速度,在SOC在线估算中更具有实用性。
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关键词
荷电状态(SOC)
模糊算法
自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)
收敛速度
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职称材料
题名
综合能源数模混合暂稳态一体化仿真系统设计与实现
1
作者
何桂雄
贾晓强
董树锋
韩永禄
陈永华
郑一鸣
机构
中国电力科学
研究院
浙江大学
国网河北省电力
有限公司
营销服务中心
南瑞集团有限公司研究院
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第5期1103-1115,共13页
基金
国家重点研发计划(2023YFB4005905)
国家自然科学基金(51937005)。
文摘
随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,综合能源系统正经历重大改革。研究数模混合暂稳态仿真方法,应对能流优化和规划优化中的挑战。开发的综合能源仿真平台集物理模拟、数字仿真、实物验证于一体,基于模块化原则,包含综合能源模型库、能流优化、建模管理、实时仿真和监控模块,实现了暂稳态仿真,提升了系统运行安全性、稳定性和经济性。设计了平台的功能和物理架构,分析了各模块主要功能,建立了动态和稳态模型库,研发了一体化仿真系统,对园区级场景进行仿真,验证了算例系统模型的有效性。
关键词
综合能源
数模混合
仿真平台
能流优化
通讯接口
在线接入
Keywords
integrated energy
digital-physical hybrid
simulation platform
energy flow optimization
communication interface
online access
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM6 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的锂电池SOC估算方法
被引量：
32
2
作者
宫明辉
乌江
焦朝勇
机构
西安交通大学电气工程学院
南瑞
集团
有限公司
南瑞
研究院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期3972-3978,共7页
基金
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开放基金资助项目(DGB51201801575)。
文摘
精确的锂电池荷电状态(SOC)在线估算可以有效地延长电池使用寿命,提高电池的安全性,对于电动汽车电池管理系统(BMS)而言至关重要。针对自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法运行初期收敛速度缓慢问题,该文提出模糊AEKF(FAEKF)算法可以改善收敛速度。以NCR18650B型三元锂电池的实际端电压与预测端电压差值的绝对值及其变化率作为模糊输入,以卡尔曼滤波器的系统测量噪声R作为模糊输出,通过对R进行模糊控制来调节算法在迭代过程中的增益K,进而实现收敛速度的模糊调节。实验结果表明,在0.5C倍率恒流放电工况和动态应力测试工况(DST)条件下,改进的算法相比于扩展卡尔曼(EKF)和AEKF算法,在不降低估算精度的情况下能够明显地提高收敛速度,在SOC在线估算中更具有实用性。
关键词
荷电状态(SOC)
模糊算法
自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)
收敛速度
Keywords
State of charge(SOC)
fuzzy algorithm
adaptive extended Kalman filter(AEKF)
convergence speed
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
综合能源数模混合暂稳态一体化仿真系统设计与实现
何桂雄
贾晓强
董树锋
韩永禄
陈永华
郑一鸣
《系统仿真学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的锂电池SOC估算方法
宫明辉
乌江
焦朝勇
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
32
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职称材料
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