工 工知库 本地镜像 · 机械工业信息研究院
37,113 篇案例 37,113 篇有全文
案例库 / 电气应用 / 2017 年 第 21 期

光伏系统储能设备状态评估技术研究

边海峰, 张超, 项添春, 王旭东
南瑞集团公司(国网电力科学研究院); 国网天津市电力公司
来源期刊电气应用
年份 / 期2017 年 第 21 期
页码第 58-64 页
栏目分类电气技术
案例编号DGJZ201721008
入库时间2026-10-19 15:43
全文 1.8 MB

摘要

针对光伏系统储能设备缺乏状态评估理论和方法的问题,提出了基于直接和间接观测量的光伏系统储能设备状态评估方法和评分原则。首先,建立状态评估基本模型;其次,对光伏系统储能设备间接观测量求解,针对应用BP神经网络算法估计锂电池健康状态(state of health,SOH)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,采用了基于自适应遗传禁忌算法优化的模糊神经网络算法解决该问题;最后依据评分标准对直接和间接观测量打分,采用层次分析法算出准则层权重后,通过状态评估方法得出设备当前健康指数及状态。实例计算表明,该方法行之有效,评估结果可为下一步的风险评估和维修决策提供科学依据。

关键词

光伏系统 状态评估 储能设备 电池健康状态

全文预览

若上方预览无法显示,请新窗口打开或下载 PDF。