文档摘要：储能集装箱是锂电池储能电站的核心设备,每个集装箱由数千只电芯串并联构成.因此,对集装箱电芯锂电池荷电状态(stateofcharge,SOC)的准确估计成为表征储能电站运行最核心最基础的参数,并且为辅助新能源高效并网,储能系统的工作状态也会相应地呈现随机性、波动性和不确定性,这对电芯状态估计的准确度提出了更高的要求.为此,首先基于基尔霍夫定律建立Thevenin电池模型,根据安时积分法列出系统的状态和观测方程,并且将其状态和观测方程作为扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfiltering,EKF)算法的研究对象.然后利用EKF算法对估计值电池SOC更新迭代,再将EKF算法中得到的卡尔曼矩阵和状态变量更新误差值以及UDDS工况下的电池数据,作为长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)神经网络算法的训练数据集,由此完成LSTM-EKF联合算法,实现对储能集装箱电芯SOC的优化估计.该文所提LSTM-EKF算法可将电芯SOC的误差值降低到1％以下.最后对优化算法在储能电站安全运行与监控平台中的应用情况进行介绍.
Abstract：Energystoragecontaineristhecoreequipmentofapowerplantforlithiumbatteryenergystorage.Eachcontaineriscomposedofthousandsofcellsconnectedinseriesandparallel.Therefore,theaccurateestimationofthestateofcharge(SOC)oflithiumbatteriesincontainercoresbecomesthecoreandbasicparametertocharacterizetheoperationofapowerplantforenergystorage.Moreover,inordertoassistthenewenergytobeconnectedtothegridefficiently,theoperatingstateoftheenergystoragesystemisrandomness,fluctuationanduncertainty,whichrequireshigheraccuracyofthecellstateestimation.Inthispaper,theTheveninmodelofbatteryisfirstlyestablishedonthebasisoftheKirchhoff'scircuitlaws.Thestateandobservationequationsofthesystemarelistedaccordingtotheampere-timeintegrationmethod,andthenasthestudyobjectfortheextendedKalmanfilter(EKF)algorithm.TheEKFalgorithmisusedtoupdateanditeratetheestimatedSOCofbattery.TheupdatederrorvaluesoftheKalmanmatrixandstatevariablesderivedfromtheEKFalgorithm,andthebatterydataunderUDDSconditionsareasatrainingdatasetforlong-termandshort-termmemory(LSTM)neuralnetworkalgorithm.ThejointalgorithmofLSTM-EKFisthuscompletedtoachieveanoptimizedestimationoftheSOCofbatteriesincontainercores.TheSOCerrorcanbereducedtolessthan1％bytheproposedLSTM-EKFalgorithm.Theoptimizationalgorithmappliedinthesafeoperationandmonitoringplatformofenergystoragepowerstationisfinallyintroduced.
作者：刘巨 任羽纶 易柏年 董哲 余轶 熊志 余紫荻 王映祺 刘健 Author：LIUJu RENYulun YIBonian DONGZhe YUYi XIONGZhi YUZidi WANGYingqi LIUJian
作者单位：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,湖北武汉430061武汉工程大学电气信息学院,湖北武汉430073
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2024, 39(2)
分类号：TM912
关键词：储能集装箱 锂电池SOC 扩展卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络 优化估计
Keywords：energystoragecontainers SOCoflithiumbattery extendedKalmanfilter long-termandshort-termmemoryneuralnetwork optimalestimation
机标分类号：TP301.6TM912TM72
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：国家科技攻关计划，国网湖北经研院科技项目LSTM-EKF算法实现储能集装箱电芯SOC的优化估计[
期刊论文] 电力科学与技术学报--2024, 39(2)刘巨 任羽纶 易柏年 董哲 余轶 熊志 余紫荻 王映祺 刘健储能集装箱是锂电池储能电站的核心设备,每个集装箱由数千只电芯串并联构成.因此,对集装箱电芯锂电池荷电状态(stateofcharge,SOC)的准确估计成为表征储能电站运行最核心最基础的参数,并且为辅助新能源高效并网,储能系...参考文献和引证文献
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关键词：储能集装箱,锂电池SOC,扩展卡尔曼滤波,长短期记忆神经网络,优化估计,
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