基于自適應(yīng)反演滑模的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量管理

李爭(zhēng)，張蕊，秦巖，孫鶴旭

(河北科技大學(xué) 電氣工程學(xué)院，石家莊 050018)

0 引 言

2050年，中國(guó)可再生能源占一次能源消費(fèi)比例將從2010年的不足7%提高到60%以上，風(fēng)電得到迅猛發(fā)展，占全部發(fā)電量的比例大大提升，成為未來(lái)電力系統(tǒng)的主要電力供應(yīng)來(lái)源[1]。風(fēng)機(jī)、電池儲(chǔ)能等分布式電源將被廣泛應(yīng)用，以提高供電可靠性和靈活性，減少在傳輸線路損耗，提高能源利用率。

目前，電化學(xué)的主要存儲(chǔ)方式為機(jī)械儲(chǔ)能，電磁儲(chǔ)能，電化學(xué)儲(chǔ)能和相變儲(chǔ)能[2]。電化學(xué)儲(chǔ)能中的可充電電池儲(chǔ)能以其無(wú)記憶效應(yīng)，綠色環(huán)保的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用到供電設(shè)備的儲(chǔ)能中。新能源發(fā)電屬于間接性能源發(fā)電，具有明顯的不穩(wěn)定性，通過(guò)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)電能進(jìn)行緩沖，可以提高能源輸出的穩(wěn)定性，改善用戶用電的電能質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)削峰填谷[3]。因此，需要對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行精確控制與跟蹤。

研究者在穩(wěn)定電池儲(chǔ)能的輸出功率，能量控制的優(yōu)化上進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)[4]針對(duì)可再生能源的不確定性以及電池電量的充放電限制提出了通過(guò)分離電池串組的分布式電池能量管理方法減少能量波動(dòng)。文獻(xiàn)[5]通過(guò)修改現(xiàn)有的響應(yīng)順序并結(jié)合每個(gè)單元的SOC狀態(tài)，動(dòng)態(tài)自適應(yīng)感測(cè)可變負(fù)荷任務(wù)，減少存儲(chǔ)量和折返總數(shù)，提高了穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[6]通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題來(lái)降低電池的損耗，同時(shí)，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在線優(yōu)化功率分配，提高輸出的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[7]在電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中使用模型預(yù)測(cè)的算法，補(bǔ)償了由預(yù)測(cè)誤差引起的功率損失，使輸出平穩(wěn)。文獻(xiàn)[8]將模糊邏輯控制與PID控制相結(jié)合，以減小振蕩，同時(shí)基于新型覓食趨化性重力搜索算法對(duì)控制器的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，與其他控制方法相比，確保了更高的穩(wěn)定性和優(yōu)越性。文獻(xiàn)[9]對(duì)電池SOC的估計(jì)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)電池之間采用主動(dòng)均衡雙向電路進(jìn)行控制。文獻(xiàn)[10]以能量利用率為約束進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)用微小變量模糊邏輯對(duì)電池能量進(jìn)行控制，滿足了輸出需求，提高了經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[11]用權(quán)重系數(shù)將延長(zhǎng)壽命等多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選擇采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，減小了對(duì)電池的損耗。

然而，現(xiàn)有的文獻(xiàn)只是從單一方面進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)精確的估計(jì)電池荷電狀態(tài)和穩(wěn)定跟蹤電池儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出功率相結(jié)合的方式并未提及。為此，文中用兩種算法從控制精度和穩(wěn)定性兩方面進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)兩級(jí)控制，用EKPF算法估計(jì)電池的荷電狀態(tài)[12-14]，提高估計(jì)的精準(zhǔn)性，用自適應(yīng)反演滑模[15-18]跟蹤電池的輸出功率，穩(wěn)定輸出。將兩種算法應(yīng)用到風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中，通過(guò)仿真并分別與擴(kuò)展卡爾曼算法(Extended Kalman Filter, EKF)和滑?？刂芠19-21]對(duì)比，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

文中提出的兩級(jí)控制應(yīng)用到風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)包含風(fēng)機(jī)，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)，電解槽，發(fā)電機(jī)的變流器以及相應(yīng)的控制策略[22-23]。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

主要的工作方式為：

方式一：風(fēng)速較大，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量能滿足負(fù)載需求，多余電量存放到電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中;

方式二：風(fēng)速較小，不能滿足負(fù)載需求，此時(shí)，將電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中存儲(chǔ)的電量釋放出來(lái)，與風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)共同滿足負(fù)載需求;

方式三：如果風(fēng)速極小，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)也不能滿足負(fù)載需求時(shí)，由電網(wǎng)供電。

以上三種方式中電池儲(chǔ)能系統(tǒng)與電解槽連接，將電能轉(zhuǎn)化成氫氣進(jìn)行再利用，減少電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的飽和頻率，使其能夠長(zhǎng)時(shí)間保持工作狀態(tài)，這樣充分利用了風(fēng)能，提高了風(fēng)能利用率，減少了棄風(fēng)現(xiàn)象。在整個(gè)過(guò)程中，精確控制電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的工作模式，穩(wěn)定跟蹤輸出功率可以提高電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中電能品質(zhì)，延長(zhǎng)電池使用壽命，為電池選型提供依據(jù)，避免資源浪費(fèi)。電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的工作流程如圖2所示。

圖2 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)兩級(jí)控制流程圖

文中僅針對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行研究。在電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的兩級(jí)控制過(guò)程中，首先對(duì)電池儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，是電池儲(chǔ)能系統(tǒng)是否工作以及在工作模式之間切換的基礎(chǔ)，提高估計(jì)精度可以改善控制的精確度和靈敏度，能夠保護(hù)其不出現(xiàn)過(guò)充過(guò)放的現(xiàn)象，同時(shí)又能夠?qū)崿F(xiàn)快速，精準(zhǔn)切換。其次，判斷風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)輸出功率與負(fù)載功率之間的差值，與電池的荷電狀態(tài)的估計(jì)結(jié)果共同決定電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的工作模式。穩(wěn)定跟蹤功率之間的差值信號(hào)，不僅能夠精確補(bǔ)償，而且還能減小輸出波動(dòng)，選擇合適的電池儲(chǔ)能容量。幾種具體的工作模式如下所示：

模式一：0.30，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)正常工作，既能夠儲(chǔ)存多余的風(fēng)能，又使電解槽正常產(chǎn)氫。

模式二：0.3

模式三：SOC>0.9且P風(fēng)-P負(fù)>0，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)達(dá)到充電上限，僅對(duì)電解槽供電，多余的將棄風(fēng)。

模式四：SOC>0.9且P風(fēng)-P負(fù)<0，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)負(fù)載和電解槽放電，補(bǔ)償風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)與負(fù)載的功率差。

模式五：SOC<0.3且P風(fēng)-P負(fù)>0，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)僅充電，將多余的風(fēng)能儲(chǔ)存，停止對(duì)電解槽的供電。

模式六：SOC<0.3且P風(fēng)-P負(fù)<0，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)不滿足工作條件，完全停止工作。

2 方法

2.1 電池儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)估計(jì)

上層電池儲(chǔ)能的模型參數(shù)易受到放電倍率，溫度等因素的影響而導(dǎo)致荷電狀態(tài)的估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確，選擇荷電狀態(tài)作為狀態(tài)向量，在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。將三節(jié)電池分別以0.2 C，0.5 C，1 C的放電倍率進(jìn)行充放電，當(dāng)電池充滿或達(dá)到2.75 V的下限時(shí)，停止充放電。另將三節(jié)電池分別放置在溫度為0 ℃，25 ℃，45 ℃的環(huán)境中，均以1 C的放電倍率放電。以上實(shí)驗(yàn)均進(jìn)行多次，且每次實(shí)驗(yàn)間隔設(shè)置為1 h。放電倍率與溫度對(duì)電池荷電狀態(tài)的影響如圖3所示。

由圖3(a)、圖3(b)的曲線趨勢(shì)可知，電池儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)與端電壓呈負(fù)相關(guān)，但隨著放電倍率得增加，荷電狀態(tài)逐漸減小。隨著溫度的增加，荷電狀態(tài)逐漸增大。

傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波能夠在線性高斯模型的條件下，對(duì)目標(biāo)的狀態(tài)做出最優(yōu)估計(jì)，得到較好的跟蹤效果。但是，實(shí)際系統(tǒng)總是存在不同程度的非線性，此時(shí)，估計(jì)結(jié)果的誤差就會(huì)因不可忽略的非線性因素而大。粒子濾波通常在估計(jì)過(guò)程中盡可能將分布均變勻的粒子分布劃分到每個(gè)采樣周期，通過(guò)從后驗(yàn)概率中抽取的隨機(jī)狀態(tài)粒子來(lái)表達(dá)其分布，擺脫了解決非線性濾波問(wèn)題時(shí)隨機(jī)變量必須滿足高斯分布的制約。但該算法也存在問(wèn)題，需要用大量的樣本數(shù)量才能很好地近似系統(tǒng)的后驗(yàn)概率密度，計(jì)算復(fù)雜?，F(xiàn)將兩種算法進(jìn)行結(jié)合，可以應(yīng)用到更廣泛的非高斯環(huán)境中，同時(shí)，由EKF算法為每個(gè)粒子計(jì)算均值和方差，利用了近似后驗(yàn)濾波密度函數(shù)，結(jié)合了最新的觀測(cè)信息，使得粒子的分布更加接近其后驗(yàn)概率分布，減少了樣本數(shù)量。

圖3 放電倍率與溫度對(duì)電池儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)的影響

文中提出的擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法的具體步驟如下所示：

(1)在初始時(shí)刻，從先驗(yàn)分布P(X0)中抽取初始化狀態(tài)X0(i)，i=1,2,…,N。

(2)a.重要性采樣階段

計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的觀測(cè)矩陣Hk(i)，噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣Gk(i)，觀測(cè)噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣Uk(i)和JacobiansFk(i)。用EKF算法更新粒子集合：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

b.選擇階段(重采樣)

c.輸出

同基本粒子濾波一樣，計(jì)算粒子集合均值。建議密度分布的改善利用了擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法，把先驗(yàn)分布的粒子集合轉(zhuǎn)移到了似然區(qū)域。

2.2 自適應(yīng)反演滑?？刂扑惴?/h3>

文中通過(guò)對(duì)變換器的控制，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電池儲(chǔ)能的輸出功率的控制。傳統(tǒng)的反饋控制依賴控制過(guò)程中的參數(shù)，但這些參數(shù)會(huì)受到如溫度，電壓波動(dòng)等因素的影響而產(chǎn)生巨大誤差。自適應(yīng)控制可以對(duì)誤差的變化進(jìn)行及時(shí)跟蹤，讀取輸入輸出數(shù)據(jù)，在線辨識(shí)更新模型參數(shù)，克服了外在因素的干擾，提高了系統(tǒng)的精確性和穩(wěn)定性。反演控制有效的解決了輸入與輸出之間的非線性問(wèn)題，避免了大量有用信息的浪費(fèi)?；？刂频牟贿B續(xù)性，以及它高頻迅速響應(yīng)的特性，能夠與變換器中器件的工作狀態(tài)保持一致，達(dá)到了良好的控制效果。

圖4 變換器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

假設(shè)變換器工作在連續(xù)情況下，對(duì)控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)。半功率雙向DC/DC變換器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示，其狀態(tài)方程為：

(9)

(10)

(11)

式中c1,c2,k,η為正常數(shù)；Id=iL，z2為虛擬控制量。

2.3 自適應(yīng)反演滑?？刂破髟O(shè)計(jì)及穩(wěn)定性分析

(1)定義一個(gè)輸入誤差：

(12)

(13)

(2)定義滑模面：

(14)

(15)

式中c1，c2，k均為設(shè)計(jì)過(guò)程中的正參數(shù)。

(3)設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制器：

(16)

(17)

將式(15)～式(17)聯(lián)立可知：

(18)

3 仿真分析

文中將電池儲(chǔ)能系統(tǒng)與風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)結(jié)合，通過(guò)控制變換器實(shí)現(xiàn)對(duì)電池儲(chǔ)能的控制，使電池儲(chǔ)能的輸出功率穩(wěn)定跟蹤并補(bǔ)償所需功率與輸出功率之間的差值，同時(shí)，提高電池荷電狀態(tài)的估計(jì)精度可以防止電池過(guò)充過(guò)放，保護(hù)電池，提高系統(tǒng)的工作精度。在仿真軟件中搭建系統(tǒng)模型，對(duì)控制算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

3.1 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的估計(jì)仿真結(jié)果

在圖1的系統(tǒng)模型中應(yīng)用EKPF算法對(duì)電池儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并與EKF算法進(jìn)行比較。仿真結(jié)果如圖5所示。

從圖5中可以看出，EKPF比EKF的估計(jì)精度更高，能夠更好地跟蹤SOC的變化，在整個(gè)的估計(jì)過(guò)程中比較穩(wěn)定，而EKF在估計(jì)的過(guò)程中有局部地方脫離SOC的真實(shí)狀態(tài)。EKPF將估計(jì)誤差控制在±0.6%以內(nèi)，而EKF的估計(jì)誤差控制在±1.2%以內(nèi)，該算法從根本上體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。電池儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)作為工作模式切換的基礎(chǔ)，隨著估計(jì)精度的提高，系統(tǒng)整體的靈敏度也得到了提高，同時(shí)，延長(zhǎng)了電池的使用壽命。

圖5 EKPF與EKF的仿真比較

3.2 自適應(yīng)反演滑?？刂品抡娼Y(jié)果

根據(jù)實(shí)際風(fēng)速及負(fù)載需求，搭建仿真模型，仿真的初始條件及基本參數(shù)如圖6和表1所示。

圖6 初始條件

表1 基本參數(shù)

文中選定負(fù)載所需功率與風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的差值作為參考信號(hào)，電池儲(chǔ)能的輸出功率為跟蹤信號(hào)，控制變換器的占空比作為輸入信號(hào)，帶入仿真模型中進(jìn)行驗(yàn)證。圖6中，風(fēng)速在0.8 s時(shí)由8 m/s變?yōu)?2 m/s,在1.6 s時(shí)又變?yōu)?0 m/s,風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率跟隨風(fēng)速而變化，同時(shí)，負(fù)載所需功率在1.1 s時(shí)由80 kW變?yōu)?10 kW，兩者的差值如圖中第三條曲線所示。

仿真的基本參數(shù)如表1所示。由圖7可以看出，在0 s，0.8 s，1.6 s時(shí)刻均出現(xiàn)了由于風(fēng)速變化引起的波動(dòng)，在1.1 s時(shí)出現(xiàn)了負(fù)載所需功率變化導(dǎo)致的參考信號(hào)變化，滑模控制對(duì)于這兩種情況引起的參考信號(hào)變化均不能穩(wěn)定跟蹤，在時(shí)間上存在嚴(yán)重的延時(shí)現(xiàn)象，跟蹤誤差較大。而自適應(yīng)反演滑?？刂茖?duì)于參考信號(hào)的波動(dòng)和變化都可以進(jìn)行迅速跟蹤，效果較好。圖8展示了兩種控制算法的跟蹤結(jié)果與參考信號(hào)的差值，從圖8中可以看出，自適應(yīng)反演滑?？刂票然？刂频氖諗克俣瓤?，所用時(shí)間短，同時(shí)，產(chǎn)生的誤差也較小。電池儲(chǔ)能系統(tǒng)功率跟蹤的精確度提高改變了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

圖7 不同控制的跟蹤結(jié)果

圖8 功率偏差圖

3.3 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的工作模式分析

如圖9所示，以上兩部分從荷電狀態(tài)估計(jì)和電池儲(chǔ)能系統(tǒng)跟蹤精度上進(jìn)行改善，精度的提高使得電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的工作模式切換更加精準(zhǔn)。當(dāng)0.30.9時(shí)，電池工作在模式三，當(dāng)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率小于負(fù)載所需功率時(shí)，電池儲(chǔ)能進(jìn)行放電，工作在模式四。當(dāng)SOC<0.3時(shí)，電池工作在模式五，在系統(tǒng)中先充電后放電，當(dāng)達(dá)到放電容量的下限時(shí)，停止放電，切換到模式六。電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電倍率隨參考信號(hào)變化，保證了負(fù)載所需功率的穩(wěn)定。系統(tǒng)工作在不同模式時(shí)，EKPF算法均表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性，達(dá)到電池容量的上下限時(shí)，能夠快速切換，保護(hù)電池。

圖9 EKPF和EKF算法在模式切換中結(jié)果

4 系統(tǒng)算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了更好地研究算法在電池儲(chǔ)能系統(tǒng)中的應(yīng)用，文中利用實(shí)驗(yàn)平臺(tái)加以驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)包括：風(fēng)力發(fā)電，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)，負(fù)載，電解槽，防護(hù)罩等。實(shí)驗(yàn)裝置如圖10所示。左側(cè)的風(fēng)能模擬系統(tǒng)將最大功率為200 kW的波動(dòng)的風(fēng)電傳送至直流母線，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)通過(guò)吸收和釋放功率保持直流母線電壓900 V，電解槽為1 Nm3/h的堿式電解槽，電解裝置安裝單向充罐閥，所得氫氣儲(chǔ)存到0.5 Nm3允許壓力為0.1 MPa～1.5 MPa的儲(chǔ)氫罐中，單體電池型號(hào)為EV GLP25Ah-94172226，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)工作的模式以及電解槽是否工作均由中央控制系統(tǒng)控制，通信總線RS-485與監(jiān)控系統(tǒng)連接，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。整個(gè)系統(tǒng)采用分層通信方式，上層進(jìn)行能量調(diào)控，通過(guò)獲取電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)，決定底層單元是否執(zhí)行命令。下層根據(jù)信號(hào)對(duì)參考信號(hào)進(jìn)行穩(wěn)定跟蹤控制。

圖10 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

將初始風(fēng)速輸入到設(shè)備中，實(shí)驗(yàn)裝置的監(jiān)測(cè)器顯示系統(tǒng)各部分的運(yùn)行情況。文中主要分析了算法在提高精確度方面的作用。因此，將對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)估計(jì)和對(duì)參考信號(hào)跟蹤的仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到了如圖11所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以直觀看出，在負(fù)載所需功率和風(fēng)能變化過(guò)程中，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸出功率也隨之變化，其大小由所需功率決定，文中提出的自適應(yīng)反演滑?？刂茖?duì)于參考信號(hào)的跟蹤更精確穩(wěn)定，精度較高，在跟蹤速度方面，自適應(yīng)反演滑?？刂频母櫵俣让黠@優(yōu)于滑?？刂?，有利于對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定控制。圖12展示了兩種控制對(duì)參考信號(hào)的跟蹤結(jié)果的實(shí)驗(yàn)誤差，自適應(yīng)反演滑模控制減小了電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸出功率波動(dòng)，并能進(jìn)行穩(wěn)定跟蹤。

以電池儲(chǔ)能系統(tǒng)工作模式一到模式三到模式四的切換為例，對(duì)應(yīng)用到工作系統(tǒng)中的EKF和EKPF算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，將兩種算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到圖13的估計(jì)結(jié)果，對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC進(jìn)行估計(jì)作為首級(jí)控制，對(duì)精確度和靈敏度要求較高，從圖13中可以明顯看出，在1.1 s左右，由于采用EKPF算法得到的估計(jì)值精確度較高，電池SOC迅速達(dá)到容量上限，并將結(jié)果傳送給下級(jí)，切換整個(gè)系統(tǒng)的工作模式，而采用EKF算法進(jìn)行的估計(jì)不靈敏，低于真實(shí)值，此時(shí)會(huì)使電池儲(chǔ)能系統(tǒng)繼續(xù)充電，出現(xiàn)過(guò)充現(xiàn)象，損壞電池，同時(shí)，結(jié)合整個(gè)系統(tǒng)，估計(jì)精度過(guò)低，會(huì)使得對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量要求增加，造成浪費(fèi)。圖14為兩種算法的估計(jì)差值，結(jié)合圖13可知，EKPF算法大幅提高了估計(jì)精度。電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC估計(jì)作為后續(xù)控制的基礎(chǔ)，對(duì)提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性起著重要作用。

圖11 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出功率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖12 功率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果偏差

圖13 不同算法對(duì)SOC估計(jì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖14 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC差值

5 結(jié)束語(yǔ)

文中針對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量管理問(wèn)題，提出了一種兩級(jí)控制。首先，應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法提高對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)的估計(jì)精確度，準(zhǔn)確控制其是否工作，避免出現(xiàn)過(guò)充過(guò)放的現(xiàn)象，延長(zhǎng)電池的使用壽命。其次，設(shè)計(jì)了一種能夠提高風(fēng)能利用率的離網(wǎng)系統(tǒng)，并采用自適應(yīng)反演滑?？刂聘檯⒖夹盘?hào)，提高跟蹤精確度，使用不同的工作模式，準(zhǔn)確吸收補(bǔ)償風(fēng)能波動(dòng)性和負(fù)載變化，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。最后，進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，所提出的控制算法能夠大幅提高系統(tǒng)的工作精確度，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。