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公开(公告)号：CN112649736B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202011392585.8
申请日：2020-12-02
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/387
摘要： 本发明公开了一种用于退役电池的荷电状态(Stateof Charge，SOC)、健康状态(Stateof Health，SOH)联合估算方法，针对退役电池的离散、不一致等性能缺陷，首先，建立一种综合考虑退役电池性能影响因素的电池单体模型，随后利用电池的混合动力脉冲能力特性(Hybrid PulsePower Characteristic，HPPC)测试所得试验数据对所建模型实施参数识别，同时根据试验数据联合蜂鸟‑神经网络算法估算电池SOH，进而确定电池的实际可用容量，以此为依据对安时积分法进行校正，最后，基于上述所得电池单体离线模型参数和改进安时积分法，采用离线‑迭代算法对电池SOC进行估算。本发明将蜂鸟‑神经网络算法、改进安时积分法、离线‑迭代算法相结合，有效提升了退役电池SOH、SOC估算的快速性与准确性。
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公开(公告)号：CN113486593B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110834597.X
申请日：2021-07-22
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于风电功率爬坡预测的风‑蓄‑氢混合储能控制方法，针对风电功率预测精度不高及风电爬坡事件难以检测的问题，基于经验模态分解后的各序列分量使用智能虫群算法对最小二乘支持向量回归预测模型进行优化，得到风电功率最终预测值。利用累加‑摇摆窗算法对其中的风电爬坡事件进行识别并提取其特征值，实现爬坡事件的间接预测。针对风电爬坡对电力系统稳定性造成影响的问题，建立基于多网络前馈算法的风电爬坡抑制效能指标，作为控制策略优化目标的影响因子，并利用AMC控制方法的超前性、氢储能供电的持续性在保证储能出力稳定性和降低系统能量损失的基础上减少风电爬坡，从而保证电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN113486593A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110834597.X
申请日：2021-07-22
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于风电功率爬坡预测的风‑蓄‑氢混合储能控制方法，针对风电功率预测精度不高及风电爬坡事件难以检测的问题，基于经验模态分解后的各序列分量使用智能虫群算法对最小二乘支持向量回归预测模型进行优化，得到风电功率最终预测值。利用累加‑摇摆窗算法对其中的风电爬坡事件进行识别并提取其特征值，实现爬坡事件的间接预测。针对风电爬坡对电力系统稳定性造成影响的问题，建立基于多网络前馈算法的风电爬坡抑制效能指标，作为控制策略优化目标的影响因子，并利用AMC控制方法的超前性、氢储能供电的持续性在保证储能出力稳定性和降低系统能量损失的基础上减少风电爬坡，从而保证电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN113466710A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110941373.9
申请日：2021-08-17
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G01R31/36
摘要： 本发明公开了一种含新能源受端电网中储能电池的SOC与SOH协同估算方法，建立储能系统中单个锂电池Thevenin等效电路模型，对电池进行HPPC测试；采用特征梯度算法对电池模型进行参数辨认，实现电池采样参数的精确性；将特征梯度算法辨认优化数据作为输入，针对卡尔曼滤波算法估算SOC容易受电流累计误差的影响，提出复合筒节‑卡尔曼滤波算法估算SOC并更新模型；通过特征梯度算法进行参数辨认，基于辨认参数提出博弈探寻‑支持向量机算法估算SOH，实现协同估算SOC与SOH快速性和精确性。基于储能电池的SOC和SOH快速估算，利用SOC和SOH等指标筛选性能一致性较高储能系统中电池，能够保证电池储能的安全，为新能源接入电网中电化学储能系统安全性和快速响应功率波动提供基础。
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公开(公告)号：CN113422375A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110716289.7
申请日：2021-06-25
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J7/00 , H02J7/34 , G06F17/11 , G06F17/14 , G06N3/00
摘要： 本发明公开了一种混合储能系统平抑风电功率波动的双层协调控制方法，包括：(1)通过支持向量机回归预测短期风电功率，在所述的支持向量机回归预测过程中，通过人群搜索优化算法优化惩罚因子参数；(2)基于W‑M滤波法将平抑后风电功率作为并网参考功率，计算HESS参考输出功率，采用改进希尔伯特‑黄变换对超级电容器和蓄电池一次功率分配，得到各自的参考补偿功率；(3)系统通过功率优化层，将超级电容器和蓄电池的工作区域进行划分，采用自适应注水算法对HESS的充放电功率和SOC进行协调控制得到期望补偿功率；(4)通过功率实现层，运用机会约束规划方法以最小化为目标，最大和最小充放电功率值为约束，采用SH优化算法得到最终功率设定值。
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公开(公告)号：CN112649736A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011392585.8
申请日：2020-12-02
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/387
摘要： 本发明公开了一种用于退役电池的荷电状态(Stateof Charge，SOC)、健康状态(Stateof Health，SOH)联合估算方法，针对退役电池的离散、不一致等性能缺陷，首先，建立一种综合考虑退役电池性能影响因素的电池单体模型，随后利用电池的混合动力脉冲能力特性(Hybrid PulsePower Characteristic，HPPC)测试所得试验数据对所建模型实施参数识别，同时根据试验数据联合蜂鸟‑神经网络算法估算电池SOH，进而确定电池的实际可用容量，以此为依据对安时积分法进行校正，最后，基于上述所得电池单体离线模型参数和改进安时积分法，采用离线‑迭代算法对电池SOC进行估算。本发明将蜂鸟‑神经网络算法、改进安时积分法、离线‑迭代算法相结合，有效提升了退役电池SOH、SOC估算的快速性与准确性。
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公开(公告)号：CN112757961A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011544477.8
申请日：2020-12-23
申请人： 南京工程学院
摘要： 本发明公开了一种锂电池SOC估算方法、主动均衡控制方法及系统，提高了电池组的工作效率与使用寿命。本发明所述的锂电池SOC估算方法采用平滑滤波算法对强跟踪平方根容积滤波算法进行改进，解决了现有SOC算法存在的计算精度低、平滑性差的问题，同时减轻了计算机运算的负担，提高了计算效率；针对多组串联电池组充电过程与电池间电流均衡过程，提出优化的均衡控制方法，并利用改进的SOC估算法解算出的SOC值作为控制判据，进一步提高了均衡控制的精准度，增强了锂电池管理系统控制效果。
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公开(公告)号：CN113466710B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110941373.9
申请日：2021-08-17
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/388
摘要： 本发明公开了一种含新能源受端电网中储能电池的SOC与SOH协同估算方法，建立储能系统中单个锂电池Thevenin等效电路模型，对电池进行HPPC测试；采用特征梯度算法对电池模型进行参数辨认，实现电池采样参数的精确性；将特征梯度算法辨认优化数据作为输入，针对卡尔曼滤波算法估算SOC容易受电流累计误差的影响，提出复合筒节‑卡尔曼滤波算法估算SOC并更新模型；通过特征梯度算法进行参数辨认，基于辨认参数提出博弈探寻‑支持向量机算法估算SOH，实现协同估算SOC与SOH快速性和精确性。基于储能电池的SOC和SOH快速估算，利用SOC和SOH等指标筛选性能一致性较高储能系统中电池，能够保证电池储能的安全，为新能源接入电网中电化学储能系统安全性和快速响应功率波动提供基础。
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公开(公告)号：CN113422375B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110716289.7
申请日：2021-06-25
申请人： 南京工程学院
IPC分类号： H02J3/24 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J7/00 , H02J7/34 , G06F17/11 , G06F17/14 , G06N3/00
摘要： 本发明公开了一种混合储能系统平抑风电功率波动的双层协调控制方法，包括：(1)通过支持向量机回归预测短期风电功率，在所述的支持向量机回归预测过程中，通过人群搜索优化算法优化惩罚因子参数；(2)基于W‑M滤波法将平抑后风电功率作为并网参考功率，计算HESS参考输出功率，采用改进希尔伯特‑黄变换对超级电容器和蓄电池一次功率分配，得到各自的参考补偿功率；(3)系统通过功率优化层，将超级电容器和蓄电池的工作区域进行划分，采用自适应注水算法对HESS的充放电功率和SOC进行协调控制得到期望补偿功率；(4)通过功率实现层，运用机会约束规划方法以最小化为目标，最大和最小充放电功率值为约束，采用SH优化算法得到最终功率设定值。
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公开(公告)号：CN114884085A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210372605.8
申请日：2022-04-11
申请人： 南京工程学院
摘要： 一种多直流馈入受端电网飞轮储能的调频方法及系统，属于受端电网储能频率控制方法技术领域，包括以下步骤：实时监测受端电网频率值的波动，采集受端电网的频率值与标准频率的差值并输入数据处理系统；判断差值是否越限，根据差值由短时限状态扰动估值算法对短期内电网功率变动进行预测，构造功率状态预测适应度函数，飞轮储能控制系统根据改进条件的自动发电控制策略调整飞轮储能机组的工作状态至最优参数。系统实时监测电网频率并切换飞轮储能机组的工作状态和出力，使频率始终保持在某一范围内。本发明增强了高比例新能源接入的受端电网的频率稳定性，使得调频更加灵活精准。
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