【摘 要】
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储能系统运行工况及电池性能是储能技术研究的重点。基于风电场跟踪计划出力模式下储能电池的实际运行曲线,提出一种基于因子分析法和聚类分析法的储能电池工况重构方法。深入研究储能电池的荷电状态(state of charge,SOC),提出将扩展卡尔曼粒子滤波(extended kalman particle filter,EKPF)算法用于电池性能检测。实验结果表明:采用因子分析法和聚类分析法可有效辨识出特征参数向量并构建储能电池工况,提出的EKPF算法能正确估算储能电池SOC,为储能电池运行工况的构建和储能电
【机 构】
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国网河北省电力有限公司电力科学研究院,国网河北省电力有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(5204DY180012)。
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储能系统运行工况及电池性能是储能技术研究的重点。基于风电场跟踪计划出力模式下储能电池的实际运行曲线,提出一种基于因子分析法和聚类分析法的储能电池工况重构方法。深入研究储能电池的荷电状态(state of charge,SOC),提出将扩展卡尔曼粒子滤波(extended kalman particle filter,EKPF)算法用于电池性能检测。实验结果表明:采用因子分析法和聚类分析法可有效辨识出特征参数向量并构建储能电池工况,提出的EKPF算法能正确估算储能电池SOC,为储能电池运行工况的构建和储能电
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