可再生能源基础与应用杂志
开放获取

抽象的

低功率锂离子电池和电容器/超级电容器的精确灰盒模型，用于准确估计充电状态

卡马尔·纳维德

可再生能源发电的波动性导致供需严重不匹配。为了遏制这种不平衡，包括电池和超级电容器的储能系统被广泛采用。然而，由于运行条件的多样性，储能系统的性能预测非常复杂，从而导致容量利用率问题。本文试图精确预测动态条件下锂离子电池和电容器/超级电容器的性能，以更充分地利用存储容量。在 MATLAB 中开发了灰盒建模方法，涉及由常微分方程控制的化学能和电能传输/相互作用。模型参数是采用回归技术从实验数据中提取的。通过使用扩展卡尔曼估计器、无迹卡尔曼估计器来预测电池的充电状态（SoC）。该模型最终通过负载曲线测试进行验证。依靠性能，扩展卡尔曼估计器表明与具有一阶非线性的开发模型（在跟踪内部状态，例如 SoC）相比具有很大的竞争力。