本文關(guān)鍵詞：基于KF-ESN算法的儲(chǔ)能電站磷酸鐵鋰電池SOC估算的研究

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【摘要】：在新能源發(fā)電中,電池儲(chǔ)能技術(shù)能錯(cuò)開(kāi)發(fā)電和輸電的時(shí)間,從而保證所發(fā)出的電能夠平滑、穩(wěn)定輸出到電網(wǎng)。在電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中,對(duì)電池組進(jìn)行電池管理是必不可少的,其中電池的SOC估算是電池管理系統(tǒng)的一部分。電池的SOC能夠直觀表示電池充放電的程度,從而防止電池的過(guò)充與過(guò)放電,而且準(zhǔn)確的SOC還可作為電池充放電控制和電池均衡等其他管理的重要依據(jù),對(duì)于電動(dòng)汽車(chē),電池的SOC還可以準(zhǔn)確反映續(xù)駛里程。但由于電池SOC不能通過(guò)直接測(cè)量獲得,而且電池在工作過(guò)程中內(nèi)部的化學(xué)變化異常復(fù)雜,導(dǎo)致估算十分困難,所以電池的SOC估算是電池管理系統(tǒng)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。電池SOC估算算法的研究一直都是熱點(diǎn),其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于不依賴(lài)于精準(zhǔn)的電池模型,精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn)受到了越來(lái)越多的關(guān)注。而對(duì)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,存在計(jì)算復(fù)雜,學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)以及對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)泛化能力較差,大樣本數(shù)據(jù)又陷入局部最小甚至不能訓(xùn)練的情況。提出一種通過(guò)卡爾曼濾波算法(KF)優(yōu)化儲(chǔ)備池網(wǎng)絡(luò)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)輸出權(quán)值的SOC估算方法來(lái)解決上述問(wèn)題。以實(shí)驗(yàn)室的儲(chǔ)能電池大容量磷酸鐵鋰電池(3.2V/180Ah)為研究對(duì)象,通過(guò)充放電實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)其進(jìn)行恒流放電,利用所得數(shù)據(jù)分析該電池的特性,然后確定輸入輸出量并且建立電池SOC預(yù)測(cè)模型。分別對(duì)以不同電流恒流放電過(guò)程的電池SOC進(jìn)行估算,與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)KF-ESN預(yù)測(cè)模型精度更高,運(yùn)算速度更快,可作為一種新的SOC估算算法投入使用。對(duì)規(guī)模儲(chǔ)能電站電池管理系統(tǒng)進(jìn)行了研究,針對(duì)電池管理系統(tǒng)電池簇管理系統(tǒng)(BCMS)自帶的液晶顯示監(jiān)控系統(tǒng)畫(huà)面單調(diào)、功能簡(jiǎn)單且不能遠(yuǎn)程監(jiān)控的問(wèn)題,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套基于MCGS觸摸屏的上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng),該監(jiān)控系統(tǒng)功能豐富,畫(huà)面流暢美觀,并通過(guò)Modbus協(xié)議與下位機(jī)通信,遠(yuǎn)程地實(shí)時(shí)監(jiān)控儲(chǔ)能電站電池的運(yùn)行狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：電池管理系統(tǒng) KF-ESN算法 SOC估算 MCGS觸摸屏 Modbus協(xié)議
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM912
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題研究的背景、目的和意義11-12
• 1.2 儲(chǔ)能電站在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀12
• 1.3 電池管理系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展12-13
• 1.4 國(guó)內(nèi)外電池SOC估算算法研究現(xiàn)狀13-16
• 1.5 本文研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排16-17
• 第二章 鋰離子電池原理和特性分析及電池SOC17-28
• 2.1 儲(chǔ)能電池的選擇17-18
• 2.2 磷酸鐵鋰電池18-20
• 2.2.1 磷酸鐵鋰電池工作原理18-19
• 2.2.2 磷酸鐵鋰電池參數(shù)19-20
• 2.3 磷酸鐵鋰電池特性分析20-23
• 2.3.1 磷酸鐵鋰電池電壓特性21-22
• 2.3.2 磷酸鐵鋰電池容量特性22-23
• 2.4 磷酸鐵鋰電池的SOC23-26
• 2.4.1 電池SOC的定義23-24
• 2.4.2 影響電池SOC的因素24-25
• 2.4.3 電池SOC的修正定義25-26
• 2.5 磷酸鐵鋰電池SOC的估算算法的選擇26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 KF-ESN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法28-35
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28
• 3.2 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)28-32
• 3.2.1 ESN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)28-30
• 3.2.2 ESN網(wǎng)絡(luò)的建立和訓(xùn)練算法30-31
• 3.2.3 ESN網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)備池的主要參數(shù)31-32
• 3.3 KF-ESN網(wǎng)絡(luò)32-34
• 3.3.1 卡爾曼濾波算法32
• 3.3.2 KF-ESN網(wǎng)絡(luò)的在線(xiàn)學(xué)習(xí)算法32-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于KF-ESN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC估算35-45
• 4.1 電池SOC預(yù)測(cè)模型35-36
• 4.2 預(yù)測(cè)模型樣本數(shù)據(jù)36-39
• 4.2.1 模型輸入樣本數(shù)據(jù)36-38
• 4.2.2 樣本SOC參考值的計(jì)算38
• 4.2.3 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)處理38-39
• 4.3 電池SOC預(yù)測(cè)結(jié)果分析39-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第五章 規(guī)模儲(chǔ)能電站電池管理系統(tǒng)的研究45-64
• 5.1 儲(chǔ)能系統(tǒng)中的電池管理系統(tǒng)45-47
• 5.2 電池管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊47-57
• 5.2.1 BMU數(shù)據(jù)測(cè)量模塊47-51
• 5.2.2 溫度檢測(cè)電路51-52
• 5.2.3 BCMS模塊52-54
• 5.2.4 電池組模塊電壓與電流測(cè)量54-55
• 5.2.5 BMU與BCMS的通信設(shè)計(jì)55-57
• 5.3 基于MCGS觸摸屏的上位機(jī)設(shè)計(jì)57-63
• 5.3.1 MCGS觸摸屏57
• 5.3.2 基于MCGS觸摸屏的電池管理系統(tǒng)人機(jī)界面57-61
• 5.3.3 上位機(jī)與BCMS的通信61-63
• 5.4 本章小節(jié)63-64
• 第六章 結(jié)論與展望64-65
• 6.1 本文結(jié)論64
• 6.2 研究展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文情況70

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 趙軒;康留旺;汪貴平;馬建;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC估計(jì)及鉛酸蓄電池特性[J];電源技術(shù);2014年05期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李海軍;電動(dòng)汽車(chē)電池管理系統(tǒng)的研究[D];山東理工大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：722088