蓄电池建模、分析与优化(Matlab代码实现)
创始人
2024-03-21 15:50:52
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     或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 数学模型

3 稳定性和线性化

4 模拟结果与分析

5 Matlab代码及文章详细讲解


1 概述

过去几年中出现了很多问题,这些问题刺激了人们对开发智能电网的兴趣。其中一些问题是不断增长的,因为碳排放,化石燃料的不确定性刺激了运输电气化市场。此外,对没有任何中断的优质电力的需求不断增长,并在没有损失的情况下运输这种电力。这些都创造了对智能电网的需求。建模、控制、优化和建模将用于使该智能电网工作的技术结合在一起。该智能电网将由网络基础设施驱动,其中通过广域传感、先进通信、控制和分布式驱动实现电力流动。当今电网和可持续能源的所有问题都隐藏着控制问题。本文给出了蓄电池有功功率控制、使用 FACTS 对可变发电进行协调控制以及使用分布式可再生能源进行无功功率控制的示例。

2 数学模型

1.分析:模拟或预测。给定当前 u(t),x(0) 的未来轨迹,以及系统模型 σ,预测 y(t) 。

2. 状态估计:给定具有时间历史 u(t) 和 y 的系统 σ (t),找到与 σ,u,y 一致的 x。这就是监控问题。也就是说,无法测量每个状态,但希望监控每个状态。

3. 系统设计或规划:给定 u(t) 和一些期望的 y(t),找到 σ 使得 u(t) 作用于系统将产生 y(t)。大多数工程学科都处理设计综合。传统上,人们可能会创建各种物理原型来合成所需的系统。

4. 模型识别:给定时间历程 u(t) 和 y(t),通常从实验数据中获得,确定与 u 和 y 一致的模型及其参数值。

5. 控制综合。给定一个具有当前状态 x(0) 和一些期望 y(t) 的系统,找到 u(t) 使得系统将产生 y(t)。能源管理问题。

                       V(t)-O C V(z(t))-V_{c}(t)-R_{1} I(t)=0 

                        V(t)=O C V(z(t))+V_{c}(t)+R_{1} I(t)

                 \frac{d}{d t}\left[\begin{array}{c} z(t) \\ V_{c}(t) \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 0 & 0 \\ 0 & \frac{-1}{C R_{2}} \end{array}\right]\left[\begin{array}{c} z(t) \\ V_{c}(t) \end{array}\right]+\left[\begin{array}{c} \frac{1}{Q} \\ \frac{1}{C} \end{array}\right] I(t)

详细数学模型及解释见第5部分。

3 稳定性和线性化

      \dot{x}(t)=\frac{d}{d t}\left[\begin{array}{c} z(t) \\ V_{c}(t) \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 0 & 0 \\ 0 & \frac{-1}{C R_{2}} \end{array}\right]\left[\begin{array}{c} z(t) \\ V_{c}(t) \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 0 & 0 \\ 0 & -0.4 \end{array}\right]\left[\begin{array}{c} z(t) \\ V_{c}(t) \end{array}\right] .

其余部分见第5部分。

4 模拟结果与分析

当 OCV 稳定然后下降时,线性化版本会偏离轨道。由于二阶导数方向的变化,线性模型会产生误差,它只考虑一阶导数。 OCV 从凹向上变为向下。线性化模型只能帮助我们估计系统到某个点。显而易见的是,当 OCV 改变方向和二阶导数时会出现错误。

5 Matlab代码及文章详细讲解

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