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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN112528472A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011353685.X
申请日：2020-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多新息混合Kalman滤波和H无穷滤波算法，包括1）建立锂电池的一阶RC电路模型，根据该模型写出描述锂电池系统的状态空间表达式，将电流和电压作为输入，利用递推最小二乘法进行参数辨识；2）分别建立多新息扩展卡尔曼滤波器和多新息滤波器，定义混合滤波性能评价指标实现更好的权值分配，建立基于多新息的混合Kalman/H∞滤波器；3）通过对权值表达式中的参数取不同值来验证一种多新息的混合Kalman/H∞滤波算法收敛精度高和鲁棒性好的优势。本发明通过建立基于多新息的混合Kalman/H∞滤波器，解决了现有SOC估计方法未能充分利用当前新息和历史信息而导致估计误差增大的问题，并通过合理设置权值提高了SOC的估计精度和滤波器的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111082446A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010076428.X
申请日：2020-01-23
Applicant: 江苏南通发电有限公司 , 南京邮电大学 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑电池自消耗的储能优化配置方法，属于发电、变电或配电的技术领域。该方法：以配置储能后微网运行的年收益为上层目标函数、以系统的污染物排放量为下层目标函数，建立储能配置的双层优化模型；上层优化模型中考虑储能电池的自身电能消耗，并将电池的循环次数和储能的容量、功率配置共同作为决策变量；对上层目标函数进行优化得到功率分配方案及储能配置方案，将上层配置方案传递给下层优化模型以优化系统购电功率，将系统购电功率返回上层模型计算系统的年收益进行迭代优化直至输出储能的最优配置结果。本发明通过考虑了电池自身电能消耗和循环使用次数约束的双层优化模型得到更加符合实际运行特征的储能容量配置方案。
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公开(公告)号：CN111082446B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010076428.X
申请日：2020-01-23
Applicant: 江苏南通发电有限公司 , 南京邮电大学 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑电池自消耗的储能优化配置方法，属于发电、变电或配电的技术领域。该方法：以配置储能后微网运行的年收益为上层目标函数、以系统的污染物排放量为下层目标函数，建立储能配置的双层优化模型；上层优化模型中考虑储能电池的自身电能消耗，并将电池的循环次数和储能的容量、功率配置共同作为决策变量；对上层目标函数进行优化得到功率分配方案及储能配置方案，将上层配置方案传递给下层优化模型以优化系统购电功率，将系统购电功率返回上层模型计算系统的年收益进行迭代优化直至输出储能的最优配置结果。本发明通过考虑了电池自身电能消耗和循环使用次数约束的双层优化模型得到更加符合实际运行特征的储能容量配置方案。
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