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World File Search System电池模型
储能系统（ESS）的研究，例如
在储能系统（ESSS）（ESSS）（例如电池，超级电容器和电压）中储能系统的建模，控制和集成对于培养使用可再生能源（RESS）和电力运输（E-Transansportation）的开发是必不可少的。ress的特征是间歇性，不能将其作为常规能源来派遣。esss是解决此问题的关键技术，从而增加了Ress在公用事业网格中的渗透。esss也是提高微电网性能的重要组成部分，并且是智能电网操作的促成技术。主要的Challenges是高性能和具有成本效益的ESS的设计，可以安全地满足整个预期寿命的能量和电力需求。This “Special Section on Modeling, Control and Integration of Energy Storage Systems in E-Transportation and Smart Grid” of the IEEE TRANS- ACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS collects 24 research papers, discussing innovative solutions for the design and management of ESSs, as well as the required power electronics interface and control systems for their effective integration into utility grids and E-Transportation.24篇论文可以分为三个主要领域。从第1项的论文到附录6）附录的第6篇论文，涉及锂离子电池的建模，控制和管理。在附录的项目1）中提出了一种提高锂离子电池中剩余能量估计的准确性和鲁棒性的新方法。该方法将电池模型与一个分析模型相结合，以考虑电池初始充电状态（SOC），负载电流速率和方向，工作温度和老化的影响。在附录的第2项中，研究了机器学习技术的应用，基于具有长期短期记忆的经常性神经网络，以对电池SOC进行准确的估计。在附录的第3项中，在线性时变时间变化的模型预测控制算法中引入并应用了面向控制的电化学热模型，以制定健康意识到的快速充电策略。第一个区域中的其他论文集中于高压电池的均衡，由许多串联连接的电池组成，这是延长电池寿命的关键目标。例如，附录的第4项第4项提出了基于具有能量转移电感器和模糊逻辑控制的两个阶段双向均衡电路的非隔离均衡方案。一种不同的非隔离平等方法，同时达到
电动汽车设计，力学和
课程目标：1。学习EV和车辆力学的基础知识2。了解EV架构并研究储能系统概念3。推导电池模型并了解不同类型的电池及其充电方法4。学习DC-DC转换器的控制预赛。单元I内燃机9 0 9 IC发动机，BMEP和BSFC，车辆燃油经济性，排放控制系统，柴油排气排放的处理，内燃机和电动汽车的比较，光，中型和重型全电动车的审查。II单元电动汽车和车辆力学9 0 9电动汽车（EV），混合动力汽车（HEV），发动机评级 - EV与内燃机内燃烧发动机车辆的比较 - 车辆力学的基本原理。 III单元电池建模，类型和充电9 0 9电池和混合动力车辆中的电池 - 电池基础知识 - 电源板参数。 类型 - 铅酸电池 - 镍 - 卡德米电池 - 镍金属水合（NI MH）电池 - 锂离子电池 - Li-polymer电池，锌 - 空气电池，钠硫硫磺电池，氯化钠，氯化钠，研究和开发高级电池的开发。 电池建模，电路模型。 电池组管理，电池充电。 第四单元控制预序9 0 9 0 9控制设计初步 - 简介 - 转移功能 - 一阶和二阶系统的Bode图分析 - 稳定性 - 稳定性 - 瞬态性能 - 增强转换器的瞬态性能传递函数 - 增益边距和相位边缘研究 - 开放式循环模式。II单元电动汽车和车辆力学9 0 9电动汽车（EV），混合动力汽车（HEV），发动机评级 - EV与内燃机内燃烧发动机车辆的比较 - 车辆力学的基本原理。III单元电池建模，类型和充电9 0 9电池和混合动力车辆中的电池 - 电池基础知识 - 电源板参数。类型 - 铅酸电池 - 镍 - 卡德米电池 - 镍金属水合（NI MH）电池 - 锂离子电池 - Li-polymer电池，锌 - 空气电池，钠硫硫磺电池，氯化钠，氯化钠，研究和开发高级电池的开发。电池建模，电路模型。电池组管理，电池充电。第四单元控制预序9 0 9 0 9控制设计初步 - 简介 - 转移功能 - 一阶和二阶系统的Bode图分析 - 稳定性 - 稳定性 - 瞬态性能 - 增强转换器的瞬态性能传递函数 - 增益边距和相位边缘研究 - 开放式循环模式。单元V控制AC机器9 0 9 0 9简介 - 参考框架理论，在各种帧 - 矢量控制 - 直接扭矩控制中的诱导和同步机的基本模型。
能源转换与管理
为了鼓励脱碳并推动可再生能源在所有能源领域的广泛渗透，开发高效的能源存储系统至关重要。有趣的电网规模电力存储技术是卡诺电池，其工作原理是基于以热能的形式储存电能。充电阶段通过热泵循环进行，放电阶段通过热机进行。由于涉及热能和电能流，可以采用卡诺电池为热电能源系统提供更大的灵活性。为此，需要有效的调度策略来管理不同的能量流。在此背景下，本文提出了一种详细的基于规则的控制策略来调度集成到区域供热变电站和光伏电站的 10 kWe 可逆热泵/有机朗肯循环卡诺电池的协同工作，以满足当地用户的热能和电力需求。卡诺电池与区域供热变电站的结合，可以通过卡诺电池储存的热能来降低热能需求峰值，从而缩小区域供热变电站的规模，并大幅降低投资成本。由于所涉及的能量流多种多样，运行模式也多种多样，因此开发了一种卡诺电池调度逻辑，以根据边界条件最大限度地降低系统运行成本。为了研究主要系统设计参数的影响，采用了详细而精确的卡诺电池模型。研究了两种具有不同热泵冷源布置的参考系统变体。在第一种情况下，热泵从免费废热中吸收热能。在第二种情况下，热泵冷源是区域供热变电站的回流分支。模拟结果表明，在第一种情况下，卡诺电池可以使区域供热变电站的规模缩小 47%，每年可带来 5000 多欧元的收益。大约 70% 的经济效益归因于可以减少区域供热变电站的功率大小，从 300 kW 减少到 500 kW 以上。估计回收期不到 9 年，而在第二种情况下，卡诺电池无法提供收益。最后，通过广泛的敏感性分析研究了一些参数（例如光伏电站表面、存储量、电价曲线和可逆热泵/有机朗肯循环特定投资成本）对系统技术经济性能的影响。根据结果，光伏板表面对经济收益没有显著影响，而存储容量对系统调度和运营成本有很强的影响。事实上，可以确定，对于所考虑的应用，13 m 3 是可使回收期最短为 8.22 年的存储量大小。如果热能价格不上涨，而电价上涨，则会导致经济收益下降，因为从经济平衡来看，缩小区域供热规模所带来的好处并不那么重要。可逆热泵/有机朗肯循环的单位投资成本不影响运行成本；因此，它不会改变卡诺电池管理，也不会改变经济收益。单位投资成本影响回收期，回收期从单位成本 2000 欧元/千瓦时 (€2000) 的 8.6 年增加到单位成本 5000 欧元/千瓦时 (€2000) 的 15.7 年。
锂离子电池模拟用于充电和排放...
学生，电气工程系2,3,4,5 Sveri工程学院，Gopalpur，Pandharpur，Maharashtra，印度印度摘要：在EV和HEV应用中，电池优化增加了。尤其是锂离子电池，由于其高功率和能量密度，因此越来越多地用作绿色技术应用中的储能系统。缺点。多国家充电被认为是最好的选择。使用MATLAB Simulink工具讨论了锂离子电池的状态充电及其用于长电池寿命的充电和排放标准。用于评估和评估充电特性的测量和用于评估充电特性的最新电荷（SOC）是确定电池性能的关键因素。因此，需要准确的社会估计来维护电池并避免过度充电和收费不足。此外，通过这样做，电池的寿命将延长。多国家充电用于需要更高效率的应用。关键字：Matlab，Li-ion，电荷，电动汽车I.简介电池在太阳能系统，EV，HEV和其他智能网格系统中非常有用。“主电池（PB）”和“次级电池（SB）”是两种最常见的电池类型。与铅酸和其他镍金属氢化物电池（SB，尤其是锂离子电池）相比，由于其充电性，高能量与功率比和高功率与能量比，因此高度使用并首选[1]。设计师认为电池行为是为了预期性能和优化能源争端。因此，当构建电路以实现高功率性能和效率时，对锂离子电池充电和排水的了解至关重要。电池行为受许多因素的影响，其中之一是电池的最先进（SOC）。存储的电荷（Q）和流过电池的集成电流（i）会影响电池的充电状态。电池的SOC定义为当前能力与名义容量的比例[2]。由于电池的SOC信息揭示了如何管理其充电/放电法规，因此SOC的准确报告对于混合电动汽车应用至关重要。没有传感器来衡量SOC的价值，因此无法确定它。为了确定SOC的目的，这是由以下方式给出的：C。Park建议一种基于物理测量的方法。soc = 1-（1-1/q∫T0（）一些化学技术使用电解质，例如非密封的铅酸电池，并使用其特定的重力和pH。利用电池的放电曲线，采用电压技术将电池电压转换为SOC。但是，电池电压受电池电流和温度的影响。可以通过用更正术语校正电压来解决此问题，该校正项的值与电池电流成正比。为了估算充电，放电和多国家充电状态的SOC，需要基于称为MATLAB/SIMULINK的数学工程的强大工具。这是由数学工程提供的软件/工具，可以帮助特定元素的设计和分析，并建立在Python和C编程语言上。这是一个简单的程序，具有少量用户友好的工具箱，库，仿真块，符号，算术和逻辑操作块以及电池（这是至关重要的）其他功能。此软件包包括SIM Power Systems库中建议的电池模型。基于Shepherd方程的模型在此开发的模型无法辨别电池所描述的性能。因此，需要一个更好的模型才能更准确。使用Simulink库的建筑物
Gregory L Plett PDF
电池技术和建模：一种全面的资源，发展了对电化学细胞如何工作的数学理解，对于最大化电池包的安全性，寿命和性能至关重要。这个新资源着重于创建基于物理的微型模型方程，连续尺度模型方程和减少阶模型方程，以提高我们对电池电池的理解。本书描述了常用的等效电路类型电池模型，并在不同的长度尺度上为基于物理的锂离子细胞的基于物理的基于物理的模型开发了方程。此外，它提出了一种称为“离散时间实现算法”的突破性技术，该技术会自动将基于物理的模型转换为高保真近似近似模型。Gregory Plett，科罗拉多州科罗拉多大学电气和计算机工程学教授，在电池研究和开发方面拥有丰富的经验。他拥有卡尔顿大学和斯坦福大学的学位，并在顶级期刊上发表了许多论文。他目前的研究重点是应用控制系统概念来管理和控制混合动力和电动汽车中使用的高容量电池系统。格雷戈里·普莱特（Gregory Plett）获得了他的硕士学位和Ph.D. 1992年和1998年分别获得了斯坦福大学电气工程学位。他于1998年加入了科罗拉多州科罗拉多斯普林斯大学（UCCS）的教职员工，目前是电气和计算机工程的教授。他还管理了由联邦和行业来源资助的研究项目。Gregory已在包括斯坦福大学，NacionalAutónomadeMéxico和UCCS的各个机构教授课程，并在著名的期刊上发表了论文。Gregory是IEEE的高级成员，并拥有多项专利作为共同发明者。他的研究重点是应用控制系统概念来管理混合动力和电动汽车中使用的大容量电池系统。当前的研究领域包括基于物理的建模，系统识别和细胞状态的估计。UCC高容量电池研究实验室提供了用于测试单元和模块的设备，从而实现了先进的算法原型和理论研究。Gregory教授控制系统的研究生课程，尤其是专注于电池控制以支持他的研究。格雷戈里（Gregory）出生于加拿大渥太华，获得了B.Eng。学位于1990年获得卡尔顿大学，此后一直在UCC担任学术职位。 UCCS研究人员正在进行有关估计电池的电荷，健康和寿命的研究，并使用模型预测控制方法和其他先进技术来预测功率和能量，以延长电池寿命。 实验室还专注于电池组的快速充电功能。 这项研究涉及理论和经验方法，并访问了自定义电池管理系统和模拟器项目等高容量设备和工具。学位于1990年获得卡尔顿大学，此后一直在UCC担任学术职位。UCCS研究人员正在进行有关估计电池的电荷，健康和寿命的研究，并使用模型预测控制方法和其他先进技术来预测功率和能量，以延长电池寿命。实验室还专注于电池组的快速充电功能。这项研究涉及理论和经验方法，并访问了自定义电池管理系统和模拟器项目等高容量设备和工具。
修改的扩展Kalman过滤算法，用于可充电电池的精确电压和电荷估计
1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度，但是由于非线性误差的叠加，仍然需要优化EKF本身。在这项研究中，进行了修改后的扩展卡尔曼滤波（MEKF）算法的研究，以估算LIB的电压和SOC，并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c，以获取离线参数，然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型（DBOFT）进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法，以减少当前转弯点的电压估计误差，从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说，MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC