【摘 要】
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作为调控源-网-荷可靠运行的有效手段,电池储能已向更大规模迈进,而储能电池运行安全和可靠问题是制约其进一步发展和应用的关键环节。针对储能锂电池的运行状态估计和预警问题,本文提出一种基于数据-模型混合驱动的非线性状态估计方法。首先,以经典Thevenin电路模型和扩展卡尔曼滤波构建锂电池的数学模型;然后,提出基于实际系统与模型仿真系统运行状态偏差的非线性估计方法,实现对数-模偏差的有效估计进而实现电池的预警过程;最后,通过仿真算例验证本文所提方法受模型精度、误差以及充放电电流幅值等因素影响较小。本文首次将非
【机 构】
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浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂,储能技术工程研究中心(北方工业大学)
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(21JC0026)。
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作为调控源-网-荷可靠运行的有效手段,电池储能已向更大规模迈进,而储能电池运行安全和可靠问题是制约其进一步发展和应用的关键环节。针对储能锂电池的运行状态估计和预警问题,本文提出一种基于数据-模型混合驱动的非线性状态估计方法。首先,以经典Thevenin电路模型和扩展卡尔曼滤波构建锂电池的数学模型;然后,提出基于实际系统与模型仿真系统运行状态偏差的非线性估计方法,实现对数-模偏差的有效估计进而实现电池的预警过程;最后,通过仿真算例验证本文所提方法受模型精度、误差以及充放电电流幅值等因素影响较小。本文首次将非
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