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      人工智能學(xué)院車(chē)聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)在混合儲(chǔ)能系統(tǒng)控制領(lǐng)域取得新進(jìn)展

      近日,電氣自動(dòng)化領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)刊物《IEEE Transactions on Industrial Electronics》(一區(qū)Top,IF:8.162)報(bào)道了人工智能學(xué)院車(chē)聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)在新能源混合儲(chǔ)能系統(tǒng)控制方向的研究進(jìn)展,相關(guān)成果以“An Event-Triggered Deadbeat Control Considering Dynamic Power Loss Compensation for Hybrid Energy Storage System”為題在線(xiàn)發(fā)表。

      加快構(gòu)建現(xiàn)代能源體系是保障國(guó)家能源安全并如期實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”“碳中和”的內(nèi)在要求,也是推動(dòng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。構(gòu)建可再生能源占比逐漸提高的新型電力系統(tǒng)蓄勢(shì)待發(fā),能源轉(zhuǎn)型技術(shù)路線(xiàn)和發(fā)展模式趨于多元化。“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)將推動(dòng)以可再生能源為主體的多能互補(bǔ)融合系統(tǒng)長(zhǎng)足發(fā)展。

      圖1“可再生能源+混合儲(chǔ)能”系統(tǒng)架構(gòu)圖

      可再生能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)的高效協(xié)同控制技術(shù)是保證分布式可再生能源安全運(yùn)行的關(guān)鍵,為接入新能源的微電網(wǎng)多源協(xié)控、能量管理、電網(wǎng)交互和經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)等提供重要技術(shù)支撐,也是清潔能源高效化利用的基礎(chǔ)保障。包含電池和超級(jí)電容的混合儲(chǔ)能系統(tǒng),因其兼顧高功率密度和高能量密度的特性,能有效應(yīng)對(duì)可再生能源的間歇性功率輸出和負(fù)載不確定性帶來(lái)的各種充放電需求,以保證用電安全。

      圖2混合儲(chǔ)能系統(tǒng)綜合評(píng)測(cè)平臺(tái)

      該論文提出了一種簡(jiǎn)潔的無(wú)差拍控制策略,使混合儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠在光伏發(fā)電量和負(fù)荷需求快速變化的情況下,實(shí)時(shí)高效地穩(wěn)定輸出電壓。在系統(tǒng)建模中考慮了半導(dǎo)體器件的導(dǎo)通損耗,通過(guò)補(bǔ)償導(dǎo)通功率損耗,提升了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。同時(shí),與事件觸發(fā)控制相結(jié)合,減少開(kāi)關(guān)損耗和計(jì)算量。通過(guò)綜合評(píng)測(cè)實(shí)驗(yàn)表明,系統(tǒng)動(dòng)態(tài)誤差和安定時(shí)間分別降低25.6%-36%和33.3%-37.5%,在事件觸發(fā)機(jī)制的控制下,開(kāi)關(guān)損耗和計(jì)算負(fù)擔(dān)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(dǎo)致的用電安全問(wèn)題。

      圖3測(cè)試驗(yàn)證結(jié)果

      河南大學(xué)人工智能學(xué)院為該論文的第一單位,車(chē)聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)青年學(xué)者張西镚老師為第一作者,中山大學(xué)副教授王本斐為通訊作者。該研究工作為河南大學(xué)、中山大學(xué)、新西蘭奧克蘭大學(xué)共同開(kāi)展的國(guó)際聯(lián)合研究成果,受到國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)際合作項(xiàng)目等課題的資助。

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


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