为降低储能电池组内各单体间不可避免的一致性差异,提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法。首先,引入结构简单、控制简单、均衡功能完善的单电感储能均衡拓扑,并分析了其均衡原理和控制信号占空比设计过程;其次,提出一种多阈值自...为降低储能电池组内各单体间不可避免的一致性差异,提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法。首先,引入结构简单、控制简单、均衡功能完善的单电感储能均衡拓扑,并分析了其均衡原理和控制信号占空比设计过程;其次,提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法,在引入自适应聚类均衡思想的同时,基于一致性差异较小的相邻单体建立群组均衡控制方法,实现均衡能量在包含不同个数相邻单体的电池群组间转移;最后,通过仿真实验,验证了所提多阈值自适应聚类群组均衡控制相比于基于极差的“单对单”均衡控制,在初始荷电状态(state of charge,SOC)分布中间高、两边低,两边高、中间低,均匀分布的情况下,在保证均衡效率的前提下,均衡速度分别提高了40.4%、24.6%和17.5%,并且均衡结束后各单体SOC相比于电池组平均SOC的离散程度更小。本工作创新了大数量单体构成的储能电池组的均衡思路,有助于改善储能电池组内各单体的一致性差异,提高其能量利用率及循环寿命,促进储能电池组的应用。展开更多
大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计...大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。展开更多
文摘为降低储能电池组内各单体间不可避免的一致性差异,提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法。首先,引入结构简单、控制简单、均衡功能完善的单电感储能均衡拓扑,并分析了其均衡原理和控制信号占空比设计过程;其次,提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法,在引入自适应聚类均衡思想的同时,基于一致性差异较小的相邻单体建立群组均衡控制方法,实现均衡能量在包含不同个数相邻单体的电池群组间转移;最后,通过仿真实验,验证了所提多阈值自适应聚类群组均衡控制相比于基于极差的“单对单”均衡控制,在初始荷电状态(state of charge,SOC)分布中间高、两边低,两边高、中间低,均匀分布的情况下,在保证均衡效率的前提下,均衡速度分别提高了40.4%、24.6%和17.5%,并且均衡结束后各单体SOC相比于电池组平均SOC的离散程度更小。本工作创新了大数量单体构成的储能电池组的均衡思路,有助于改善储能电池组内各单体的一致性差异,提高其能量利用率及循环寿命,促进储能电池组的应用。
文摘大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。
