【摘 要】
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锂电池在实际应用中面临着频繁充放电、容量衰减等问题,而超级电容具有功率密度高、充放电速度快等优点,将超级电容和锂电池结合起来构成的混合储能系统对资源的合理利用有着重要的意义。提出了一种Buck-Boost变换器和Boost功率变换器相结合的混合储能并联控制系统,采用自适应变异粒子群(AMPSO)与BP神经网络相结合的算法估计锂电池的荷电状态,提出了一种基于模糊算法的混合储能优化控制策略,建立了混合储能系统仿真模型。仿真和实验结果显示了所提出的混合储能系统控制方法的正确性和有效性。
【基金项目】
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国家自然科学基金(51574102,51474086),河北省自然科学基金(E2019209492)。
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锂电池在实际应用中面临着频繁充放电、容量衰减等问题,而超级电容具有功率密度高、充放电速度快等优点,将超级电容和锂电池结合起来构成的混合储能系统对资源的合理利用有着重要的意义。提出了一种Buck-Boost变换器和Boost功率变换器相结合的混合储能并联控制系统,采用自适应变异粒子群(AMPSO)与BP神经网络相结合的算法估计锂电池的荷电状态,提出了一种基于模糊算法的混合储能优化控制策略,建立了混合储能系统仿真模型。仿真和实验结果显示了所提出的混合储能系统控制方法的正确性和有效性。
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