为了充分发挥锂离子电池在电力系统储能中的潜力,需要准确了解电池组的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH),为此,提出一种新的SOC和SOH估算方法。该方法基于锂离子电池二阶电路模型,将锂离子电池实际运行过...为了充分发挥锂离子电池在电力系统储能中的潜力,需要准确了解电池组的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH),为此,提出一种新的SOC和SOH估算方法。该方法基于锂离子电池二阶电路模型,将锂离子电池实际运行过程中的输出电压测量值和所建立的仿真模型端口电压进行比较,利用PI控制器对所建立的电池模型欧姆内阻和开路电压进行修正,得到更精确的SOC和SOH估计值;最后,进行开展电池的充放电试验。研究结果表明:相比扩展卡尔曼滤波法(Extended Kalman Filter,EKF)和库仑计数法(Coulomb Counting,CC),所提出的方法对SOC和SOH估算精度更高,验证了所提出的策略的有效性。展开更多
为充分发挥储能参与一次调频的优势,在虚拟惯性控制及下垂控制的基础上,通过分析储能参与电网一次调频的动态特性,提出一种跟随荷电状态(state of charge,SOC)变化和最大频率偏差动态调整出力的自适应综合控制策略。该策略在负荷扰动初...为充分发挥储能参与一次调频的优势,在虚拟惯性控制及下垂控制的基础上,通过分析储能参与电网一次调频的动态特性,提出一种跟随荷电状态(state of charge,SOC)变化和最大频率偏差动态调整出力的自适应综合控制策略。该策略在负荷扰动初期采用正虚拟惯性控制模拟发电机惯性响应;在频率恢复期提出可变系数的负虚拟惯性控制,综合考虑频率恶化程度(最大频差)和SOC动态调整负虚拟惯性控制出力以加快频率恢复;在整个调频期内采用基于双曲正切函数特性的变系数下垂控制,下垂系数的大小与SOC有关,可在保证调频需求的同时兼顾电池容量的保持效果。最终形成以正/负虚拟惯性控制改善储能调频动态特性为主、下垂控制改善储能稳态特性为主,3种方法互相配合的综合控制策略,并提出电池储能参与一次调频的评价指标。最后在Matlab\Simulink中搭建了区域调频模型,分别对阶跃负荷扰动和连续负荷扰动进行仿真,验证了策略的有效性。展开更多
文摘为了充分发挥锂离子电池在电力系统储能中的潜力,需要准确了解电池组的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH),为此,提出一种新的SOC和SOH估算方法。该方法基于锂离子电池二阶电路模型,将锂离子电池实际运行过程中的输出电压测量值和所建立的仿真模型端口电压进行比较,利用PI控制器对所建立的电池模型欧姆内阻和开路电压进行修正,得到更精确的SOC和SOH估计值;最后,进行开展电池的充放电试验。研究结果表明:相比扩展卡尔曼滤波法(Extended Kalman Filter,EKF)和库仑计数法(Coulomb Counting,CC),所提出的方法对SOC和SOH估算精度更高,验证了所提出的策略的有效性。
文摘为充分发挥储能参与一次调频的优势,在虚拟惯性控制及下垂控制的基础上,通过分析储能参与电网一次调频的动态特性,提出一种跟随荷电状态(state of charge,SOC)变化和最大频率偏差动态调整出力的自适应综合控制策略。该策略在负荷扰动初期采用正虚拟惯性控制模拟发电机惯性响应;在频率恢复期提出可变系数的负虚拟惯性控制,综合考虑频率恶化程度(最大频差)和SOC动态调整负虚拟惯性控制出力以加快频率恢复;在整个调频期内采用基于双曲正切函数特性的变系数下垂控制,下垂系数的大小与SOC有关,可在保证调频需求的同时兼顾电池容量的保持效果。最终形成以正/负虚拟惯性控制改善储能调频动态特性为主、下垂控制改善储能稳态特性为主,3种方法互相配合的综合控制策略,并提出电池储能参与一次调频的评价指标。最后在Matlab\Simulink中搭建了区域调频模型,分别对阶跃负荷扰动和连续负荷扰动进行仿真,验证了策略的有效性。
