一种基于改进的BWOA-FNN算法的储能电池SOC估计方法

    公开(公告)号:CN116609672B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202310557967.9

    申请日:2023-05-16

    IPC分类号: G01R31/367 G01R31/378

    摘要: 本发明公开了一种基于改进的黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization Algorithm,BWOA)‑前馈神经网络算法(Feedforward Neural Network,FNN)的储能电池荷电状态(State of charge,SOC)估计方法,包括:在仿真软件中搭建储能电池充放电仿真模型,获取其在多个温度条件下的原始数据序列(包括实测量:电压、电流、温度、平均电压、平均电流以及目标状态量:SOC);然后对数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),选取其中方差累计贡献率较高的实测量替代原始的高维数据;建立储能电池SOC估计的FNN模型,并对FNN模型进行训练,在训练过程中使用改进的BWOA来迭代和优化模型参数;最后,将实测数据输入训练后的模型从而准确估算储能电池的SOC值。该方法具有估算精度高、收敛速度快、抗噪声能力强的优点。

    一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法

    公开(公告)号:CN117239813B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311518867.1

    申请日:2023-11-15

    IPC分类号: H02J3/32 H02J3/01 H02J3/38

    摘要: 本发明公开一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法,设计储能变流器的PQ、Vf、电能质量改善控制策略以及模式切换控制方法,考虑非线性载荷带来的谐波影响,通过测量电网的谐波来补偿电网的谐波电流,然后对电网电流进行谐波补偿。采集电网相角信号输入并离网切换模块,依据给定模式信号判断当前要运行在并网或离网模式,输出切换信号至控制模块与并网开关,切换控制模式。与现有技术相比,本发明以减小电网电流的总谐波失真实现储能单元在局部的削峰填谷、改善电能质量、备用电源等不同控制目标。

    一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法

    公开(公告)号:CN117239813A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311518867.1

    申请日:2023-11-15

    IPC分类号: H02J3/32 H02J3/01 H02J3/38

    摘要: 本发明公开一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法,设计储能变流器的PQ、Vf、电能质量改善控制策略以及模式切换控制方法,考虑非线性载荷带来的谐波影响,通过测量电网的谐波来补偿电网的谐波电流,然后对电网电流进行谐波补偿。采集电网相角信号输入并离网切换模块,依据给定模式信号判断当前要运行在并网或离网模式,输出切换信号至控制模块与并网开关,切换控制模式。与现有技术相比,本发明以减小电网电流的总谐波失真实现储能单元在局部的削峰填谷、改善电能质量、备用电源等不同控制目标。