本文關(guān)鍵詞：鉛酸電池與鋰離子電池的建模與參數(shù)辨識方法研究

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【摘要】：儲能技術(shù)可應(yīng)用于削峰填谷、支持新能源發(fā)電靈活入網(wǎng)、增強電網(wǎng)穩(wěn)定性和提高電能質(zhì)量等方面,為現(xiàn)代電力系統(tǒng)面臨的諸多挑戰(zhàn)提供了有效的解決途徑。鉛酸電池以價格低廉、技術(shù)成熟、可靠性好等優(yōu)點最早應(yīng)用于電力系統(tǒng)領(lǐng)域。鋰離子電池作為能量密度和循環(huán)效率最高的電池,是目前最具市場發(fā)展前景的大容量儲能電池,在電力系統(tǒng)領(lǐng)域展現(xiàn)了極高的應(yīng)用價值。合理精確的電池模型是確保仿真計算結(jié)果準確性和可信賴性的基本前提,為了建立適應(yīng)電力系統(tǒng)仿真研究的準確模型,基于實測數(shù)據(jù)參數(shù)辨識,從而驗證模型結(jié)構(gòu)的準確性與有效性具有重要意義。本文針對鉛酸電池和鋰離子電池模型的參數(shù)辨識與準確性驗證,從算法的選擇、電池的結(jié)構(gòu)特點和工作原理、最優(yōu)模型的選擇以及參數(shù)辨識等方面展開了系統(tǒng)地研究工作。首先,基于傳統(tǒng)算法的不足,將遺傳算法應(yīng)用于儲能電池模型參數(shù)辨識并提出了改進策略。由于傳統(tǒng)優(yōu)化算法對參數(shù)初值敏感,往往使辨識進入局部收斂而致參數(shù)呈現(xiàn)分散性特點,因此選擇具有全局搜索能力的遺傳算法作為辨識算法。相較于傳統(tǒng)算法,該算法能以較大的概率找到優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解。針對基本遺傳算法存在收斂速度慢和易早熟的缺陷,改進遺傳算法在交叉、變異、選擇三種遺傳操作的改進策略和控制參數(shù)的選擇上進行了修正。利用改進遺傳算法對模型辨識進行優(yōu)化,參數(shù)穩(wěn)定性良好。其次,以鉛酸電池為研究對象,分析其結(jié)構(gòu)特點、工作原理和電池特性。選擇對電池運行特性描述最優(yōu)的等效模型,并進行參數(shù)靈敏度分析,提取影響電池運行特性的主導(dǎo)參數(shù)。設(shè)計了針對電化學(xué)電池辨識所需的相關(guān)實驗方案,并基于實測數(shù)據(jù)進行成組電池與單體電池的辨識工作。分析實際辨識、理想成組、平均值三種不同參數(shù)的適用性與穩(wěn)定性,辨識結(jié)果表明模型能很好地描述電池的動態(tài)I-V特性,參數(shù)穩(wěn)定性與適用性好,且從實際角度驗證說明了電池的不一致性。最后,針對鋰離子電池,先進行恒流穩(wěn)態(tài)和動態(tài)脈沖靈敏度分析,再利用恒功率充放電和脈沖放電實驗的數(shù)據(jù),對模型進行辨識。結(jié)果表明,模型能很好地描述兩種條件下的I-V特性,且參數(shù)穩(wěn)定性良好,辨識誤差遠低于研究應(yīng)用的誤差要求。針對不同環(huán)境溫度的實驗數(shù)據(jù),進行多因素影響的參數(shù)辨識,結(jié)果表明模型仍能很好的模擬電池的充放電特性。分析了溫度和SOC對模型參數(shù)的影響。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM912

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本文編號：1161584