基于交流微電網(wǎng)的蓄電池管理系統(tǒng)及儲能控制策略設(shè)計.pdf

1、由于能源需求的增加，全球變暖，有限的能源資源，不斷增長的能源依賴性都迫切要求傳統(tǒng)電網(wǎng)架構(gòu)，改變已有的模式，轉(zhuǎn)向新能源的模式。由可再生能源進行發(fā)電的微網(wǎng)系統(tǒng)具有效率高，無污染，低損耗，并提高系統(tǒng)穩(wěn)定性等諸多優(yōu)點，所以正大量投入使用。但是大量微網(wǎng)接入配電網(wǎng)不僅會造成配電網(wǎng)不穩(wěn)定，而且在用電低谷期，還會造成配電網(wǎng)無力消耗微網(wǎng)系統(tǒng)輸送的多余電量。
　　為保證微電網(wǎng)并網(wǎng)運行的安全性、經(jīng)濟性，本文基于電池荷電狀態(tài)(State ofCharge

2、，SOC)、配電網(wǎng)用電的峰平谷時段、以及短期負荷預測設(shè)計了并網(wǎng)儲能控制策略，實現(xiàn)了微網(wǎng)并網(wǎng)運行的經(jīng)濟性與安全性以及對配電網(wǎng)的削峰填谷。設(shè)計并實現(xiàn)了電池管理系統(tǒng)(Battery Management System，BMS)，重點研究對電池SOC的估算，為微網(wǎng)儲能控制策略提供數(shù)據(jù)依據(jù)。主要研究內(nèi)容包括:
　　(1)三相交流微網(wǎng)儲能系統(tǒng)設(shè)計。針對微網(wǎng)中的儲能架構(gòu)增加BMS，實時監(jiān)測電池狀態(tài)，為儲能控制策略提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
　　(2)

3、實現(xiàn)了電池SOC估算。研究擴展卡爾曼(Extended Kalman Filter，EKF)算法和無跡卡爾曼(Unscented Kalman Filter，UKF)算法，將兩種算法應(yīng)用于電池SOC的估算，并引入電流和溫度影響因素。采用MATLAB仿真實現(xiàn)，對其性能進行了比較。經(jīng)驗證，EKF與UKF算法，跟蹤效果好，誤差小，估算準確。但是，相比EKF，UKF算法更穩(wěn)定，誤差更小，效果更佳。
　　(3) BMS的設(shè)計與實現(xiàn)。完成了單

4、體電池電壓、溫度、電流的采集，并對電池進行耗散型均衡保護，故障檢測，并實現(xiàn)BMS與上位機之間的通信。BMS不僅實現(xiàn)對電池的保護，同時也為微電網(wǎng)儲能控制策略提供數(shù)據(jù)支撐。
　　(4)并網(wǎng)儲能系統(tǒng)控制策略設(shè)計。基于配電網(wǎng)用電峰谷時期，電池SOC，以及短期負荷預測進行并網(wǎng)儲能系統(tǒng)控制策略設(shè)計。根據(jù)電網(wǎng)用電峰平谷時期以及電池SOC決定電池的充放電狀態(tài);根據(jù)短期負荷預測決定充放電的功率大小。實現(xiàn)在用電高峰期時，盡量向配電網(wǎng)售電，以獲得經(jīng)濟效