【精彩论文】分布式储能电池运行工况及性能检测分析

观点凝练

摘要：储能系统运行工况及电池性能是储能技术研究的重点。基于风电场跟踪计划出力模式下储能电池的实际运行曲线，提出一种基于因子分析法和聚类分析法的储能电池工况重构方法。深入研究储能电池的荷电状态（state of charge，SOC），提出将扩展卡尔曼粒子滤波（extended kalman particle filter，EKPF）算法用于电池性能检测。实验结果表明：采用因子分析法和聚类分析法可有效辨识出特征参数向量并构建储能电池工况，提出的EKPF算法能正确估算储能电池SOC，为储能电池运行工况的构建和储能电池的性能测试提供参考依据。
结论：本文提出了一种基于因子分析法和聚类分析法的分布式电池储能策略，该策略对储能电池运行工况进行了重构和分析，运用工况分析法中的因子分析法对原始数据中诸多变量剔除相关性因素，能够用公因子更多地表示原始因子，可以有效地压缩数据，同时在此基础上采用模糊聚类算法能够对变量之间的相关性程度进一步分类整理，以相关系数判断片段数据的代表性。提出了EKPF算法，该算法估算精度更高，可以有效估计电池SOC，解决了线性化造成的误差，可应用于非线性条件。由于数据有限，对于储能电池性能测试的研究，未来可以考虑在复杂环境、不同温度下的实验和评估。

引文信息

杜旭浩, 李秉宇, 苗俊杰, 等. 分布式储能电池运行工况及性能检测分析[J]. 中国电力, 2021, 54(9): 119-124.DU Xuhao, LI Bingyu, MIAO Junjie, et al. Operation condition and performance test analysis of distributed energy storage battery[J]. Electric Power, 2021, 54(9): 119-124.‍

 往期回顾 

编辑：杨彪

审核：方彤

声明

根据国家版权局最新规定，纸媒、网站、微博、微信公众号转载、摘编《中国电力》编辑部的作品，转载时要包含本微信号名称、二维码等关键信息，在文首注明《中国电力》原创。个人请按本微信原文转发、分享。欢迎大家转载分享。