【摘 要】
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全钒液流电池（VRFB）因其容量大、响应快、环境友好等特点被广泛应用于分布式电网储能。其荷电状态（SOC）的准确估计可以帮助电池管理系统（BMS）制定有效的能量管理策略、优化电网资源配置、实现电力系统优化调度进而保障电力供应平稳有序。本文以课题组自行设计的单体VRFB为研究对象,对VRFB的SOC估计方法进行研究。本文研究内容及结论如下:（1）在掌握VRFB原理及结构的基础上搭建了“VRFB测试平
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全钒液流电池（VRFB）因其容量大、响应快、环境友好等特点被广泛应用于分布式电网储能。其荷电状态（SOC）的准确估计可以帮助电池管理系统（BMS）制定有效的能量管理策略、优化电网资源配置、实现电力系统优化调度进而保障电力供应平稳有序。本文以课题组自行设计的单体VRFB为研究对象,对VRFB的SOC估计方法进行研究。本文研究内容及结论如下:（1）在掌握VRFB原理及结构的基础上搭建了“VRFB测试平台”,设计相关实验并对电池的容量、效率、交流阻抗等特性进行测试分析。利用恒流脉冲静置法获得了VRFB的开路电压（OCV）-SOC曲线,并通过MATLAB中Curve Fitting工具以Nernst方程形式对OCV-SOC曲线进行拟合。（2）在VRFB电化学模型和等效电路模型（ECM）基础上建立基于电化学机理的双极化（DP）模型。分别采用基于模型的离线和遗忘因子最小二乘（FFRLS）方法对DP模型参数进行辨识。将辨识结果在Simulink环境下进行仿真得出如下结论:两种参数辨识方法均可准确的模拟出VRFB端电压动态响应,验证了辨识结果的可靠性以及模型结构的有效性;其中FFRLS在线辨识的方法原理简单、辨识精度高、可以做到实时辨识,更适用于DP模型参数辨识。（3）在贝叶斯框架基础上,利用球面径向容积积分准则及平方根滤波思想推导了平方根容积积分卡尔曼滤波算法（SRCQKF）并用于SOC估计。通过对估计结果分析可知:SRCQKF较SRUKF算法估计精度更高,证明了基于容积积分准则选取的Sigma点更逼近状态量的真实概率分布,但在估计末期均会出现不同程度的发散及估计精度下降。分别在系统噪声识别及收敛性方向对SRCQKF算法进行优化,通引入Sage-Husa算法来实现噪声的自适应,引入遗忘因子来降低历史数据对当前状态估计的影响,优化算法的收敛速度。最后通过实验对改进后算法的有效性进行验证,实验结果表明:噪声的自适应有效抑制了估计末期出现的滤波发散现象;经优化后的ASRCQKF算法收敛效果提升近一倍;收敛后平均误差在±5.0×10-3之间,平均相对误差小于2.0×10-3,均方根误差小于6.0×10-3,同SRCQKF算法相比估计精度更高。（4）针对BP神经网络估计SOC时易陷入局部最小、精度差、收敛慢等问题,利用哈里斯鹰优化（HHO）算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。基于MATLAB环境搭建了HHO-BP神经网络SOC估计模型,估计结果表明:HHO-BP算法估计结果的平均误差可以控制在±3.0×10-4之间,均方根误差小于4.0×10-3,精度较原BP算法提升了近3倍。将HHO-BP算法与ASRCQKF算法估计结果进行对比分析,得出结论如下:（1）ASRCQKF算法精度主要受ECM结构、参数辨识准确度及算法初始化参数影响;（2）HHO-BP算法精度主要由训练数据量、网络结构及初始化参数控制,本文中HHO-BP算法的SOC估计精度更高;（3）当电池建模精确、模型参数易获取且初期数据量不足时优选ASRCQKF算法;（4）当训练数据充足且对SOC估计精度要求较高时HHO-BP算法更具优势。
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