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使用混合能源存储系统的纯电动汽车
摘要：提高纯电动汽车（PEV）的储能能力是促进可持续运输的关键因素。混合储能系统（HESS）已成为解决PEV储能限制的有前途解决方案。HESS结合了两个或多个储能设备，并具有互补的特性，以优化系统的功率和能量密度。在PEV中使用HESS可以有效地能源管理，减少系统的总体重量，成本和数量，同时改善其性能。此外，HESS可以与先进的能源管理系统集成，以进一步优化车辆的能源消耗。本文回顾了HESS在PEV中的使用及其在提高这些车辆的能量存储能力的潜力。它讨论了使用HESS的优势，例如减少电池尺寸并提高车辆的能源效率和行驶范围。本文还提出了几项研究，这些研究证明了在PEV中使用HESS的有效性，尤其是在与节能策略结合使用时。这些研究的结果表明，赫斯有可能显着提高PEV的性能，这可以帮助加速采用电动汽车并促进可持续运输。
基于滑模观测器的混合储能系统动态等效SOC估计研究
本文提出了一种基于滑模观测器的混合储能系统（HESS）动态等效荷电状态（ESOC）估计方法。由于HESS中耦合了不同类型的储能元件和电力电子电路，传统的SOC估计方法不能反映HESS的实时运行特性。针对这一问题，本文基于HESS模型构建了滑模观测器，通过采集相应的电压和电流信号，可以实时准确观测储能元件的内部参数。进一步结合实时电荷平衡的思想定义动态ESOC，以反映HESS的准确可用容量。最后，给出基于MATLAB / Simulink模型的仿真结果，验证了所提出的动态ESOC的可行性。
电转气氢能储能系统建模与仿真
摘要 — 通过收集和整理历史数据和典型模型特征，使用 Simulink 开发了基于氢能存储系统 (HESS) 的电转气 (P2G) 和气转电系统。详细研究了所提出系统的能量转换机制和数值建模方法。提出的集成 HESS 模型涵盖以下系统组件：碱性电解槽 (AE)、带压缩机的高压储氢罐 (CM 和 H 2 罐) 和质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 电堆。基于典型的 UI 曲线和等效电路模型建立了 HESS 中的单元模型，用于分析典型 AE、理想 CM 和 H 2 罐和 PEMFC 电堆的运行特性和充电/放电行为。在配备风力发电系统、光伏发电系统和辅助电池储能系统 (BESS) 单元的微电网系统中模拟和验证了这些模型的有效性。 MATLAB/Simulink 仿真结果表明电解器电堆、燃料电池电堆及系统集成模型能够在不同工况下工作。通过测试不同工况下 HESS 的仿真结果，分析了氢气产出流量、电堆电压、BESS 的荷电状态 (SOC)、HESS 的氢气压力状态 (SOHP) 以及 HESS 能量流动路径。仿真结果与预期一致，表明集成 HESS 模型能够有效吸收风电和光伏电能。随着风电和光伏发电量的增加，HESS 电流增加，从而增加氢气产出量来吸收剩余电量。结果表明 HESS 比微电网中传统 BESS 响应速度更快，为后期风电-光伏-HESS-BESS 集成提供了坚实的理论基础。
探索自主林业行动的可行性
摘要：通过结合不同储能技术的优势，混合储能系统（HESS）可以满足生产系统的多重要求。但是，HESS所需的能力大于单重量储能系统（ESS）的所需能力。本文研究了由低通滤波器控制器的相移及其对HESS的相关影响引起的HESS内部能量交换。结果表明，不必要的能源交换会导致超大容量和增加的能量损失。此外，低通量过滤器控制器的时间常数增加导致更大的相移，进一步导致了总容量和能量损失的增加。此外，本文比较了单电池ESS，电池使用电池电容器HESS和在家庭杂货系统中实施的电池型电池hess以及可再生能源（RES）。ESS组合的比较证明了它们的功率流量之间的差异，其单个储能设备（ESD）所需的容量，能源损失，电池寿命和项目成本。结果表明，应仔细地进行技术经济分析，以选择适当的ESS解决方案，以适合家庭杂货系统。
混合储能系统容量过大与能量损耗增大问题研究及基于低通滤波器的改进控制器设计
由电池和超级电容器 (SC) 组成的混合储能系统 (HESS) 是解决微电网中可再生能源 (RES) 带来的稳定性问题的有效方法。本文研究了低通滤波器 (LPF) 引起的两个储能设备 (ESD) 之间的能量交换，从而导致 HESS 的容量过大。此外，ESD 之间的能量交换会导致 HESS 更多的能量损失。基于对功率流的分析，本文提出了一种基于 LPF 控制器的改进控制器。功率方向控制策略消除了无益的功率流，以降低 HESS 的容量并提高往返能量效率。此外，SOC 控制策略机制平衡了 ESD 的期望充电状态 (SOC)，而不是依赖于 LPF。本文的案例研究表明，改进的 LPF 控制器将 HESS 的容量降低到最小容量并提高了往返能量效率。此外，该改进方法对电池老化没有不利影响，并且在较小容量下实现了电池寿命的延长。缩小的HESS实验装置验证了改进的LPF控制器的有效性和仿真结果。最后，将提出的改进控制器与各种现有的控制器进行比较以验证其性能。
基于超级电容器和电池的混合储能解决方案，适用于公用事业规模光伏电站的电网整合
本文介绍了一种 2 级控制器，用于管理混合储能解决方案 (HESS)，用于光伏 (PV) 电厂在配电网中的电网整合。HESS 基于通过模块化电力电子柜将铅酸电池组和超级电容器组互连。将 HESS 纳入光伏电厂（而不是基于单一技术的最先进的储能系统）的动机是提供电网峰值功率削减和光伏输出功率斜坡限制服务的技术要求多种多样。2 级控制器确保协同利用两种存储技术，旨在实现 HESS 的最佳服务水平和最小的电池退化。控制器的较高级别基于数学优化问题，该问题通过存储技术的最佳调度来解决峰值功率削减目的。然后，此优化的功率设定点由管理光伏电厂输出斜坡限制的实时控制器补充。通过两个案例研究证明了 HESS 性能和相关控制器的有效性。第一篇采用 6.6 MW 光伏电站，包括 HESS 解决方案，该解决方案结合了 5.5 MWh 和 2.64 MW 铅酸电池组与 0.25 MWh 和 1.32 MW 超级电容器组。第二篇报告了类似场景的实验数据，该场景缩小到 kW 级别，并使用 HESS 的实验室规模原型。总而言之，本文提出的硬件和软件解决方案有助于实现多用途储能的可行利用，以满足可再生能源和配电系统运营商的需求。
电动汽车混合储能系统的复合非线性控制
摘要：底层电路控制是电动汽车混合储能系统（HESS）的关键问题。本文结合精确反馈线性化方法和滑模变结构控制技术，提出了一种复合非线性控制策略（CNC），用于全主动HESS的电流/电压的精确跟踪。首先，通过分析HESS的电路特点，推导了全主动HESS的仿射非线性模型。然后，设计基于规则的能量管理策略（EMS）来生成参考电流值。最后，采用精确反馈线性化方法对HESS进行线性化，并结合滑模变结构控制技术开发了所提出的CNC策略，以确保快速响应、高性能和鲁棒性。同时，给出了基于Lyapunov方法的稳定性证明。此外，深入研究了CNC策略的性能，并与传统PI控制和改进的滑模控制进行了仿真研究，充分验证了其在不同驾驶条件下的有效性。
混合储能系统集成到...
抽象背景：波能代表了最有希望的可再生能源之一，因为其理论上的巨大潜力。然而，由于波能的高度随机性质，如今网格连接系统的电气合规性是一个很好的问题。方法：在本文中，由锂离子电池和飞轮组成的混合储能系统（HESS）耦合到以网格连接模式运行的波能转换器（WEC）。该研究是使用与位于欧洲海岸的三个不同地点有关的实际年度波动概况进行的。同时扰动随机近似（SPSA）原理是在波能量转换系统中作为HESS的实时功率管理策略实现的。结果：获得的结果证明了拟议的HESS和SPSA功率管理与WEC的实施是如何在共同耦合（PCC）的同时降低80％以上的功率振荡的，同时证明了在所研究的站点上开发的管理策略的鲁棒性。此外，由于HESS整合而导致的平均能量罚款略高于5％，并且相对于飞轮征求力，电池招标降低了64％以上，这有助于延长其寿命。结论：可再生生成系统中的HESS整合使WEC生产最大化，同时平滑PCC的功率。具体来说，飞轮击hess以及实施的电源管理策略可以提供出色的
考虑等效SOC的分布式混合储能系统控制
混合储能系统 (HESS) 由两种或两种以上类型的储能组件以及连接它们的电力电子电路组成。因此，该系统的实时容量高度依赖于系统状态，不能简单地用传统的电池模型来评估。为了应对这一挑战，本文提出了一种等效充电状态 (ESOC)，它反映了特定运行模式下 HESS 单元的剩余容量。此外，所提出的 ESOC 还应用于分布式 HESS 的控制，该 HESS 包含多个具有自己本地目标的单元。为了在这些单元之间最佳地分配总功率目标，提出了一种基于稀疏通信网络的分层控制框架。该框架从功率输出能力和 ESOC 平衡两个方面考虑了 HESS 中的分布式控制和最佳功率分配。基于一次下垂控制，根据每个单元的最大输出容量分配总功率，并使用二次控制从 ESOC 平衡的角度调整功率。因此可以控制每个储能单元来满足微电网局部的功率需求，基于MATLAB/Simulink的仿真结果验证了所提等效SOC应用的有效性。
电动汽车空调系统混合储能系统研究
摘要。本文介绍了空调 (A/C) 系统电池效率的提高。超级电容器 (SC) 与锂离子电池一起安装，称为混合储能系统 (HESS)。推导出乘客舱热系统和电池组的系统模型，以数学模型表示系统。使用几种型号的锂离子电池检查相对于放电率的功率损耗特性。通过实验套件测试了电池放电率和功率损耗之间的关系。乘用车的 A/C 系统简化为演示套件。单能量存储系统 (SESS) 和 HESS 电池用作能量存储。使用开关控制测试这两种类型的能量存储。HESS 优于 SESS。HESS 电池的效率在峰值负载下比 SESS 大约 57.57%，在额定负载下大约 14.34%。