本文選題：分布式儲能　切入點：鉛酸蓄電池網(wǎng)絡　出處：《廣西大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著可再生能源的快速發(fā)展,與用戶需求側(cè)隨機性的大幅增加,帶來了微電網(wǎng)的能量波動與不確定性,而分布式儲能電池充放電是消除上述能量波動與不確定因素的重要技術(shù)支撐。因此,充分了解儲能電池的性能,建立準確的電池模型、提取電池網(wǎng)絡特征、以便準確地評估電池狀態(tài)對于提高儲能電池的利用率和使用壽命具有重要意義。首先,本文分析了鉛酸蓄電池本身自放電特性、內(nèi)阻、電壓、電流、溫度等因素對電池性能的影響,以及電池組之間參數(shù)相互依賴、相互制約等因素的影響,建立一種精確的高階電池模型。通過脈沖放電辨識方法和分段式充電方式辨識高階模型的參數(shù),并將所建立的高階電池模型通過擴展卡爾曼濾波算法不斷的預估、修正、優(yōu)化使得測量出的SOC精度更高。仿真與實驗測試驗證了高階模型的準確性和有效性。其次,在此基礎上,研究了儲能電池自適應降階次優(yōu)化求解方法,提出利用模糊優(yōu)化策略對諸多參數(shù)進行篩選,在確保精度的情況下,降低了高階模型的求解復雜度。并分別將其應用于串、并聯(lián)電池組網(wǎng)絡中,仿真與實驗測試結(jié)果驗證了降階模型的有效性。最后,將高階電池模型與自適應降階優(yōu)化算法應用于分布式儲能電池管理系統(tǒng),實現(xiàn)了信息實時共享,減少了系統(tǒng)的維護工作量,提高了系統(tǒng)的管理效率,可為分布式儲能電池的實時監(jiān)測與管理提供技術(shù)支撐。
[Abstract]:With the rapid development of renewable energy and the large increase of randomness on the user demand side, the energy fluctuation and uncertainty of microgrid are brought about. The charge and discharge of distributed energy storage battery is an important technical support to eliminate the energy fluctuation and uncertainty. Therefore, the performance of energy storage battery is fully understood, the accurate battery model is established, and the characteristics of battery network are extracted. In order to evaluate the battery status accurately, it is important to improve the utilization and service life of the battery. Firstly, the self-discharge characteristics, internal resistance, voltage and current of the lead-acid battery are analyzed in this paper. The influence of temperature and other factors on the performance of the battery, as well as the influence of the parameters of the battery pack on each other, A precise high-order battery model is established. The parameters of the high-order model are identified by pulse discharge identification method and segmental charging method, and the established high-order battery model is constantly predicted and revised by extended Kalman filter algorithm. The simulation and experimental results show that the high order model is accurate and effective. Secondly, on the basis of this, the adaptive order reduction optimization method for energy storage battery is studied. A fuzzy optimization strategy is proposed to screen many parameters, which reduces the complexity of solving the higher order model under the condition of ensuring the accuracy, and applies it to the series-parallel battery network, respectively. The simulation and experimental results show the effectiveness of the reduced order model. Finally, the high-order battery model and the adaptive reduced-order optimization algorithm are applied to the distributed energy storage battery management system, and the information sharing is realized in real time. The maintenance workload of the system is reduced and the management efficiency of the system is improved. It can provide technical support for the real-time monitoring and management of distributed energy storage battery.
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM912

【參考文獻】

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本文編號：1604628