光伏储能系统电池能量管理研究

作者：黄磊磊; 张建成; 杨珺; 强玉尊

来源：电力科学与工程, 2012, (08): 7-12.

• 电池能量管理系统
• 分组自治
• 荷电状态(SOC)
• 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 batteries energy management system
• packet-based self-government
• state of charge(SOC)
• extended Kalman filter(EKF)

为延长蓄电池的使用寿命、降低光伏发电系统的运行成本,分析了光伏发电系统中储能蓄电池工作状况的特殊性和建立一套完整的蓄电池能量管理系统的必要性。分析了蓄电池能量管理系统的主要组成模块,提出了一种以实现蓄电池优化管理和提高光伏发电系统能量利用率为目标的分组自治能量管理策略。实时在线估算蓄电池的荷电状态SOC是实现分组自治能量管理的基础,采用蓄电池Thevenin模型、利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现了蓄电池SOC的估算。仿真结果表明,EKF算法具有较好的精度,并对初始值的误差有较强的修正作用。

• 单位
  华北电力大学; 新能源电力系统国家重点实验室