摘要。与仅采用风能或光伏技术的电厂相比,由并置风能、太阳能光伏 (PV) 和锂离子电池存储组成的混合可再生能源电厂通过单一电网连接,可以为业主和社会提供额外的价值。本文考虑的混合电厂连接到电网,并在不同的发电和存储技术之间分担电力基础设施成本。在本文中,我们提出了一种将混合电厂规模确定为嵌套优化问题的方法:具有外部规模优化和内部运行优化。外部规模优化最大化资本支出的净现值,并将其与最小化平准化能源成本的标准设计进行比较。规模问题公式包括涡轮机选择(就额定功率、比功率和轮毂高度而言)、风力发电厂尾流损耗替代、简化的风能和光伏退化模型、电池退化以及内部能源管理系统的运行优化。使用新的并行“高效全局优化”算法解决了外部规模优化问题。这种新算法是一种基于代理的优化方法,可确保最少的模型评估次数,但可确保优化具有全局范围。本文介绍的方法可在名为 HyDesign 的开源工具中找到。混合定型算法适用于印度不同地点的峰值发电厂用例,在这些地点,可再生能源拍卖会在高峰时段不供应能源时施加罚款。我们比较了使用两个不同目标函数时的混合发电厂定型结果:平准化能源成本 (LCoE) 或相对于总资本支出成本 (NPV / CH) 的相对净现值。电池存储仅安装在基于 NPV / CH 的设计上,而混合设计(包括风能、太阳能和电池)仅发生在风能资源良好的场地。该场地的风力涡轮机选择优先考虑轮毂高度较低、额定功率较低的廉价涡轮机。更换的电池数量因场地而异,在整个使用寿命期间介于两个或三个单元之间。与电网连接相比,所有基于 NPV / CH 的设计都存在明显的发电量过大。正如预期的那样,基于 LCoE 的设计是一种无需电池的单一技术。
估计电池的充电状态(SOC)对于众多系统(包括电动汽车,智能电网和便携式电子设备)的适当管理和安全操作至关重要。虽然没有直接测量SOC的实用方法,但已经开发了几种估计方法,包括越来越多的基于机器学习的技术。机器学习方法是本质上数据驱动的,但也可以从模型中嵌入的A-Priori知识中受益。在这项工作中,我们首先通过探索性数据分析证明,可以区分不同的SOC与电化学阻抗光谱(EIS)测量值。然后,我们提出了一种基于EIS和等效电路模型的SOC估计方法,以提供一种紧凑的方法来描述电池阻抗的频域和时间域行为。我们通过将其应用于由不同SOC值的四个锂离子圆柱细胞上执行的EIS测量的数据集来实验验证了该方法。所提出的方法允许进行非常有效的模型训练,并产生低维的SOC分类模型,该模型的精度超过93%。由此产生的低维分类模型适合将电池供电系统嵌入到在线SOC估计中。
摘要 - 可持续运输需要电动汽车的就业能力(EV)。电池供电的车辆将在运行时间,可靠性和可维护性方面与内燃机竞争。电动汽车中部署的电池管理系统(BMS)具有监视和控制电池的关键方面的动力。电池建模在使用必要的参数添加BMS方面起着关键作用,这有助于对电池的控制和所需的充电和排放水平,并预测电池在电动汽车(如电动汽车)中的行为。审查了各种电池型号。提出了用于锂离子电池的等效电路模型(ECM)。提出的模型在经受不同驱动周期的不同温度下进行了实验测试,并经过验证。工作为实时复制电池行为提供了有效的解决方案,考虑电动汽车应用程序 - 电池,建模,等效电路模型,驱动周期,电动车辆
• 即使在 2021 年 IEPR 即将结束时,CPUC 和 CEC 领导层也开始讨论更高的电气化预测 • 经过跨机构讨论,能源机构(CEC、CPUC)和 CAISO 的牵头人员同意共同制定一项评估,评估电气化程度高于预期(预计将包含在 2021 年 IEPR 最初采用的需求预测中)的情景对输电系统的影响。 • 该分析最初被认为是一种敏感性分析,可以补充 2022-23 年 TPP 的常规输入。 • 在最终确定最初的跨机构高电气化 (IAHE) 情景时,机构领导层指示开发第二个以交通为重点的情景。 • 最终,机构和 CAISO 领导层确定,额外的交通电气化电网规划情景和补充发电资源组合应该作为这个 TPP 周期的“基本情况”。
通风 /洪水铅酸电池(VLA)IEEE450-2010每月每季度每季度5年,视觉上检查电池,机架,充电器,房间记录电池系统的浮点电压和电池电池端子电池段记录充电器输出电压和电流;如果需要的话,请更正检查电解质水平。必要时用蒸馏水填充至“最大”线。记录环境/室温确保通风系统运行检查系统是否检查系统是否无意电池地面记录飞行器电池单元格(S)或电压(S)电压和电解质温度记录的PILOT牢房(s)特定的重力(temp。校正为77ºF)所有细胞/块的记录电压记录10%的细胞的比重(温度校正至77ºF)记录10%细胞的记录温度记录所有细胞的比重(温度校正至77ºF)记录所有单元/块的内部电阻值所有单元/块的记录温度记录所有单元格和终端连接的内部电阻值安装两年后两年,然后每五年进行负载载荷测试。系统的容量每年低于90%的负载测试。
