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基于卡尔曼滤波算法的钒液流电池SOC状态估计

Estimate State of Charge of power Vanadium Redox Battery based on Kalman filtering

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【作者】 韩永辉张旭

【Author】 HAN Yong-hui;ZHANG Xu;State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University;

【机构】 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

【摘要】 在风光互补发电系统中钒液流电池应用研究广泛,建立钒液流电池等效的物理模型对其实际应用意义显著。首先通过将物理模型中各物理量和状态变量间的关系表达成离散化的状态空间方程。然后以此为基础,给出了基于卡尔曼滤波算法的钒液流电池荷电状态估计算法。最后,将该算法在实际的钒液流电池站用电源系统中进行应用。实际结果表明,该估计算法是有效的,可较好的反映钒液流电池内部的运行状态。

【Abstract】 For the development of Vanadium Redox Battery,building an equivalent physical model of the power Vanadium Redox Battery is significance for the practical application.And then the relationships among different physic variables and state variables of the model are expressed by the discrete state-space function.Based on this,the state of charge for the battery is estimated by using the Kalman filter.The algorithm is applied to Vanadium Redox Battery system running in a transformer substation and the result shows that model based Kalman filter SOC estimated for battery is effective and can usefully reflect the inner running state of the battery.

  • 【会议录名称】 智能化电站技术发展研讨暨电站自动化2013年会论文集
  • 【会议名称】智能化电站技术发展研讨暨电站自动化2013年会
  • 【会议时间】2013-10-12
  • 【会议地点】中国上海
  • 【分类号】TM912
  • 【主办单位】中国动力工程学会自控专业委员会
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