基于人工智能分析的儲(chǔ)能BMS系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間:2021-06-21 18:12
隨著國際能源格局的深刻變化和我國能源發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)型,可再生能源在國家能源所占的比重不斷增加。與此同時(shí),可再生能源的消納問題成為了當(dāng)前和今后較長時(shí)期制約可再生能源發(fā)展的根本性問題。儲(chǔ)能技術(shù)為解決風(fēng)能、太陽能等可再生能源發(fā)展中遇到的諸如不穩(wěn)定、難消納、棄用率高等問題找到了解決方案,推動(dòng)儲(chǔ)能技術(shù)的快速發(fā)展是提高能源使用效率繼而達(dá)成我國能源發(fā)展戰(zhàn)略的必由之路。其中鋰離子電池儲(chǔ)能系統(tǒng)是一種裝機(jī)容量大、發(fā)展?jié)摿ψ畲蟮膬?chǔ)能系統(tǒng),其核心能力在于電池管理系統(tǒng)對于荷電狀態(tài)的精準(zhǔn)估算。本文通過NB-IOT物聯(lián)網(wǎng)對鋰離子電池儲(chǔ)能系統(tǒng)BMS獲取的電池實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸,包括有本實(shí)驗(yàn)室搭建的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)和合作公司的儲(chǔ)能現(xiàn)場的運(yùn)行數(shù)據(jù),并根據(jù)收集到的大量實(shí)際工況數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了適用于儲(chǔ)能場景的基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOC估算模型。并在這一基礎(chǔ)上,考慮到模型的迭代速度對于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和模型超參數(shù)的依賴問題,引入了BN算法對其進(jìn)行優(yōu)化,使得估算模型的迭代速度加快,誤差性能表現(xiàn)提升。最后,針對模型的預(yù)測噪聲現(xiàn)象和較多工況現(xiàn)象,設(shè)計(jì)去噪自適應(yīng)解碼器對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和去噪自適應(yīng),優(yōu)化提升了模型的魯棒性和泛化能力,誤差表...
【文章來源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
磷酸鐵鋰電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章理論知識基礎(chǔ)11進(jìn)行化學(xué)反應(yīng),從而完成充電過程,實(shí)現(xiàn)了化學(xué)能向電能的轉(zhuǎn)換。圖2.2磷酸鐵鋰電池充放電原理示意圖以本文所進(jìn)行研究的用于儲(chǔ)能系統(tǒng)的磷酸鐵鋰電池來說,其電池在充放電過程中,發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)如下:(1)放電過程正極反應(yīng):LiFePO4+xLi++xe-→xLiFePO4+(1-x)FePO4(2.1)負(fù)極反應(yīng):LixC6-xLi+-xe-→6C(2.2)(2)充電過程正極反應(yīng):LiFePO4-xLi+-xe-→xLiFePO4+(1-x)FePO4(2.3)負(fù)極反應(yīng):6C+xLi++xe-→LixC6(2.4)2.2電池荷電狀態(tài)與影響因素2.2.1電池荷電狀態(tài)定義美國先進(jìn)電池聯(lián)合會(huì)(USABC)通過對電池的測量和研究,聯(lián)合各大
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章理論知識基礎(chǔ)13電池實(shí)際在充電和放電過程中表現(xiàn)出的實(shí)際可放和可充的容量值在電池充放電倍率不同的情況下往往表現(xiàn)也不同。通過在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,對某品牌20Ah的磷酸鐵鋰電池進(jìn)行不同倍率下進(jìn)行充電和放電實(shí)驗(yàn),分別進(jìn)行了室溫環(huán)境(25℃)下,其他條件一致情況下,按照2C、1.5C、1C、0.7C、0.5C、0.3C、0.1C的倍率分別設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了充放電的實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在不同的充放電倍率下,磷酸鐵鋰電池的充放電曲線也呈現(xiàn)不同的樣式。如圖為不同放電倍率下磷酸鐵鋰電池的單體電壓和SOC的曲線。圖為不同充電倍率下磷酸鐵鋰電池的單體電壓和SOC的曲線。圖2.3磷酸鐵鋰電池不同放電倍率下單體電壓和SOC關(guān)系曲線圖2.4磷酸鐵鋰電池不同充電倍率下單體電壓和SOC關(guān)系曲線
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]儲(chǔ)能技術(shù)應(yīng)用場景和發(fā)展關(guān)鍵問題[J]. 張東輝,徐文輝,門錕,張樹卿,盧嗣斌. 南方能源建設(shè). 2019(03)
[2]電池管理系統(tǒng)發(fā)展綜述[J]. 譚澤富,孫榮利,楊芮,何德伍. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(09)
[3]基于遺傳算法優(yōu)化擴(kuò)展卡爾曼濾波的鋰電池SOC估計(jì)[J]. 周韋潤,姜文剛. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(09)
[4]2019上半年中國儲(chǔ)能十大事件回顧[J]. 寧娜. 能源. 2019(09)
[5]儲(chǔ)能電池回收利用國際比較[J]. 李亞春. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2019(15)
[6]電化學(xué)儲(chǔ)能應(yīng)用現(xiàn)狀及對策研究[J]. 舒彤,何斌. 中國電力企業(yè)管理. 2019(19)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOC在線精確估算[J]. 夏克剛,錢祥忠,余懿衡,張佳瑤. 電子設(shè)計(jì)工程. 2019(05)
[8]基于改進(jìn)安時(shí)積分法估計(jì)鋰離子電池組SOC[J]. 楊文榮,朱賽飛,陳陽,朱佳斌,薛力升. 電源技術(shù). 2018(02)
[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)力電池SOC估計(jì)研究[J]. 蔡信,李波,汪宏華,聶亮. 機(jī)電工程. 2015(01)
[10]磷酸鐵鋰電池組均衡控制策略及荷電狀態(tài)估計(jì)算法[J]. 馮飛,宋凱,逯仁貴,魏國,朱春波. 電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(01)
碩士論文
[1]基于滑模觀測器的鋰離子電池荷電狀態(tài)與健康狀態(tài)估計(jì)算法研究[D]. 杜嘉誠.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
本文編號:3241158
【文章來源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
磷酸鐵鋰電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章理論知識基礎(chǔ)11進(jìn)行化學(xué)反應(yīng),從而完成充電過程,實(shí)現(xiàn)了化學(xué)能向電能的轉(zhuǎn)換。圖2.2磷酸鐵鋰電池充放電原理示意圖以本文所進(jìn)行研究的用于儲(chǔ)能系統(tǒng)的磷酸鐵鋰電池來說,其電池在充放電過程中,發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)如下:(1)放電過程正極反應(yīng):LiFePO4+xLi++xe-→xLiFePO4+(1-x)FePO4(2.1)負(fù)極反應(yīng):LixC6-xLi+-xe-→6C(2.2)(2)充電過程正極反應(yīng):LiFePO4-xLi+-xe-→xLiFePO4+(1-x)FePO4(2.3)負(fù)極反應(yīng):6C+xLi++xe-→LixC6(2.4)2.2電池荷電狀態(tài)與影響因素2.2.1電池荷電狀態(tài)定義美國先進(jìn)電池聯(lián)合會(huì)(USABC)通過對電池的測量和研究,聯(lián)合各大
浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章理論知識基礎(chǔ)13電池實(shí)際在充電和放電過程中表現(xiàn)出的實(shí)際可放和可充的容量值在電池充放電倍率不同的情況下往往表現(xiàn)也不同。通過在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,對某品牌20Ah的磷酸鐵鋰電池進(jìn)行不同倍率下進(jìn)行充電和放電實(shí)驗(yàn),分別進(jìn)行了室溫環(huán)境(25℃)下,其他條件一致情況下,按照2C、1.5C、1C、0.7C、0.5C、0.3C、0.1C的倍率分別設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了充放電的實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在不同的充放電倍率下,磷酸鐵鋰電池的充放電曲線也呈現(xiàn)不同的樣式。如圖為不同放電倍率下磷酸鐵鋰電池的單體電壓和SOC的曲線。圖為不同充電倍率下磷酸鐵鋰電池的單體電壓和SOC的曲線。圖2.3磷酸鐵鋰電池不同放電倍率下單體電壓和SOC關(guān)系曲線圖2.4磷酸鐵鋰電池不同充電倍率下單體電壓和SOC關(guān)系曲線
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]儲(chǔ)能技術(shù)應(yīng)用場景和發(fā)展關(guān)鍵問題[J]. 張東輝,徐文輝,門錕,張樹卿,盧嗣斌. 南方能源建設(shè). 2019(03)
[2]電池管理系統(tǒng)發(fā)展綜述[J]. 譚澤富,孫榮利,楊芮,何德伍. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(09)
[3]基于遺傳算法優(yōu)化擴(kuò)展卡爾曼濾波的鋰電池SOC估計(jì)[J]. 周韋潤,姜文剛. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(09)
[4]2019上半年中國儲(chǔ)能十大事件回顧[J]. 寧娜. 能源. 2019(09)
[5]儲(chǔ)能電池回收利用國際比較[J]. 李亞春. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2019(15)
[6]電化學(xué)儲(chǔ)能應(yīng)用現(xiàn)狀及對策研究[J]. 舒彤,何斌. 中國電力企業(yè)管理. 2019(19)
[7]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOC在線精確估算[J]. 夏克剛,錢祥忠,余懿衡,張佳瑤. 電子設(shè)計(jì)工程. 2019(05)
[8]基于改進(jìn)安時(shí)積分法估計(jì)鋰離子電池組SOC[J]. 楊文榮,朱賽飛,陳陽,朱佳斌,薛力升. 電源技術(shù). 2018(02)
[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)力電池SOC估計(jì)研究[J]. 蔡信,李波,汪宏華,聶亮. 機(jī)電工程. 2015(01)
[10]磷酸鐵鋰電池組均衡控制策略及荷電狀態(tài)估計(jì)算法[J]. 馮飛,宋凱,逯仁貴,魏國,朱春波. 電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(01)
碩士論文
[1]基于滑模觀測器的鋰離子電池荷電狀態(tài)與健康狀態(tài)估計(jì)算法研究[D]. 杜嘉誠.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
本文編號:3241158
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