基于數(shù)據(jù)挖掘的大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)建模.pdf

1、隨著全球氣候變暖和環(huán)境污染的日益嚴(yán)重，清潔能源受到社會(huì)各界的重點(diǎn)關(guān)注。為了緩解清潔能源出力的不穩(wěn)定性，大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)成為清潔能源并網(wǎng)的重要組成部分。大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)和故障的自動(dòng)監(jiān)測(cè)是保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障，也是推進(jìn)智能電網(wǎng)建設(shè)的重要途徑，因此必須對(duì)大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)和故障診斷進(jìn)行研究。
　　本文基于數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行分析，并建立大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)SOC評(píng)估模型和軟故障診斷模

2、型。
　　首先，針對(duì)大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)SOC難以準(zhǔn)確評(píng)估的問題，本文分別以基于等效電路和基于歷史數(shù)據(jù)兩種思路進(jìn)行SOC評(píng)估模型的建立:在等效電路建模方面，利用云模型的方法挖掘OCV-SOC典型曲線;在歷史數(shù)據(jù)模型方面，利用思維進(jìn)化算法對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，確定SOC的最佳狀態(tài)評(píng)估策略。
　　其次，利用上述基于數(shù)據(jù)挖掘的SOC狀態(tài)評(píng)估策略，對(duì)大容量電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定懲罰角和偏離度兩個(gè)典型故障特征向量，并