近日，電氣自動化領域國際頂級刊物《IEEE Transactions on Industrial Electronics》（一區(qū)Top，IF：8.162）報道了人工智能學院車聯網團隊在新能源混合儲能系統控制方向的研究進展，相關成果以“An Event-Triggered Deadbeat Control Considering Dynamic Power Loss Compensation for Hybrid Energy Storage System”為題在線發(fā)表。

加快構建現代能源體系是保障國家能源安全并如期實現“碳達峰”“碳中和”的內在要求，也是推動實現經濟社會高質量發(fā)展的重要支撐。構建可再生能源占比逐漸提高的新型電力系統蓄勢待發(fā)，能源轉型技術路線和發(fā)展模式趨于多元化。“雙碳”目標的實現將推動以可再生能源為主體的多能互補融合系統長足發(fā)展。

圖1“可再生能源+混合儲能”系統架構圖

可再生能源和儲能系統的高效協同控制技術是保證分布式可再生能源安全運行的關鍵，為接入新能源的微電網多源協控、能量管理、電網交互和經濟運營等提供重要技術支撐，也是清潔能源高效化利用的基礎保障。包含電池和超級電容的混合儲能系統，因其兼顧高功率密度和高能量密度的特性，能有效應對可再生能源的間歇性功率輸出和負載不確定性帶來的各種充放電需求，以保證用電安全。

圖2混合儲能系統綜合評測平臺

該論文提出了一種簡潔的無差拍控制策略，使混合儲能系統能夠在光伏發(fā)電量和負荷需求快速變化的情況下，實時高效地穩(wěn)定輸出電壓。在系統建模中考慮了半導體器件的導通損耗，通過補償導通功率損耗，提升了系統的動態(tài)性能。同時，與事件觸發(fā)控制相結合，減少開關損耗和計算量。通過綜合評測實驗表明，系統動態(tài)誤差和安定時間分別降低25.6%-36%和33.3%-37.5%，在事件觸發(fā)機制的控制下，開關損耗和計算負擔降低30%-41.9%。該方法有效地解決了由于可再生能源不確定性所導致的用電安全問題。

圖3測試驗證結果

河南大學人工智能學院為該論文的第一單位，車聯網團隊青年學者張西镚老師為第一作者，中山大學副教授王本斐為通訊作者。該研究工作為河南大學、中山大學、新西蘭奧克蘭大學共同開展的國際聯合研究成果，受到國家自然科學基金面上項目、國際合作項目等課題的資助。

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9870658