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全新全钒液流电池储能系统建模与控制技术李鑫 等9787111663416
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序前言章液流电池储能技术11.1大规模储能技术的分类11.1.1大规模储能技术的简介21.1.2大规模储能技术的应用131.2全钒液流电池的发展1.3全钒液流电池的应用261.3.1应用领域261.3.2示范项目271.4全钒液流电池的关键技术341.5政策法规、标准规范351.5.1政策法规351.5.2标准规范411.6本章小结431.7参考文献43第2章全钒液流电池的原理及结构482.1全钒液流电池工作原理482.2全钒液流电池的结构502.2.1电堆502.2.2电极512..双极板542.2.4离子交换膜552.2.5电解液572.2.6密封结构602.2.7管路和循环泵61.全钒液流电池的存储结构612.4全钒液流电池的主要参数642.4.1功率与容量652.4.2电压与电流652.4.3效率662.4.4循环寿命662.4.5荷电状态662.5全钒液流电池常见的产品及规格672.6本章小结722.7参考文献72第3章全钒液流电池的数学模型763.1全钒液流电池的建模方法763.2全钒液流电池模型概述773.2.1电化学模型773.2.2电路模型833..混合模型873.3全钒液流电池混合模型及特分析83.3.1全钒液流电池混合模型883.3.2特分析943.4全钒液流电池状态空间模型及灵敏度分析993.4.1全钒液流电池的状态空间模型993.4.2全钒液流电池的灵敏度分析1013.5全钒液流电池组模型1123.6本章小结1193.7参考文献119第4章全钒液流电池的SOC估计1254.1SOC估计概述1254.2基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计1274.2.1RLS和EKF算法1274.2.2RLS和EKF算法估计SOC的实验验1314.3基于IEKF算法的全钒液流电池SOC估计1364.3.1IEKF算法1364.3.2IEKF算法估计SOC的实验验1384.3.3IEKF算法估计SOC的收敛及鲁棒分析1394.4基于双卡尔曼滤波算法的全钒液流电池SOC估计1454.4.1双卡尔曼滤波算法1454.4.2双卡尔曼滤波算法估计SOC的验1474.5全钒液流电池储能系统的SOC估计方案1494.6本章小结1534.7参考文献154第5章全钒液流电池的直流侧接口及控制1565.1双向DC/DC变换器的分类与拓扑1575.1.1非隔离型双向直流变换器1575.1.2隔离型双向直流变换器1605.1.3几种典型双向直流变换器的比较1635.2Buck/Boost变换器1645.2.1Buck/Boost变换器工作原理1645.2.2Buck/Boost变换器状态平均建模1655..Buck/Boost变换器静态工作点分析1675.2.4Buck/Boost变换器小信号分析1685.2.5模型验1695.3双有源全桥(DAB)双向DC/DC变换器1705.3.1DAB变换器工作原理1705.3.2DAB回流功率分析1725.3.3改进状态空间平均建模1745.3.4DAB静态工作点分析1765.3.5DAB小信号分析1765.3.6模型验1775.4多DC/DC并联运行控制1845.4.1多DC/DC并联运行的储能系统控制策略1855.4.2系统的稳定分析1885.4.3验与结果分析1975.5本章小结2055.6参考文献206第6章全钒液流电池的交流侧接口及控制2076.1储能变流器(PCS)2076.1.1PCS拓扑结构2086.1.2PCS的数学模型2086.1.3PCS的双闭环控制策略2096.1.4分析2146.2多PCS并联运行控制2196.2.1PCS并联系统失稳机理分析2196.2.2PCS并联系统谐振抑制方法研究16.3本章小结2406.4参考文献241第7章全钒液流电池储能系统的分层控制2427.1全钒液流电池储能系统的分层控制结构2427.2全钒液流电池的就地充放电控制2437.2.1全钒液流电池的充放电方法2437.2.2全钒液流电池的充放电控制策略2447..全钒液流电池的充放电控制247.3基于P?AWPSO的全钒液流电池储能系统的功率协调控制2497.3.1全钒液流电池储能系统协调控制的数学模型2497.3.2全钒液流电池储能系统的协调控制算法2537.3.3算例277.4基于模拟退火粒子群算法的全钒液流电池储能系统的功率协调控制2657.4.1模拟退火粒子群算法2657.4.2全钒液流电池储能系统功率分配多目标函数构建2687.4.3算例257.5全钒液流电池储能电站的双层功率分配技术2827.5.1储能充放电功率约束2837.5.2上层功率优化分配2847.5.3下层功率动态均衡2887.5.4算例分析2907.6本章小结2947.7参考文献295第8章全钒液流电池储能系统的应用实例2978.110MW/40MW?h全钒液流电池储能系统设计2978.1.1系统集成设计2978.1.2系统电气设计3108.1.3储能集装箱(方舱)设计3148.2全钒液流电池储能系统测试平台3188.2.1系统整体架构3188.2.2系统硬件平台3198..系统软件平台3208.3基于WinccOA的全钒液流电池能量管理系统3228.3.1系统整体架构3228.3.2系统硬件平台3248.3.3系统软件平台3258.4光储一体化系统3278.4.1系统整体架构3278.4.2系统硬件平台3288.4.3系统软件平台3308.5不同场景下全钒液流电池储能系统应用模式研究3328.5.1光伏场景下应用模式3328.5.2风电场景下应用模式3378.6本章小结3428.7参考文献342第9章液流电池储能技术3439.1铁铬液流电池3439.1.1铁铬液流电池工作原理3439.1.2铁铬液流电池特点3439.1.3铁铬液流电池发展历史3459.1.4铁铬液流电池研究现状3469.2锌溴液流电池3489.2.1锌溴液流电池工作原理3489.2.2锌溴液流电池特点3499..锌溴液流电池发展历史3509.2.4锌溴液流电池研究现状3529.3本章小结3539.4参考文献353
李鑫:合肥工业大学副教授,安徽省自动化学会秘书长,合肥工业大学优选控制技术研究所所长、合肥市“228” 产业创新团队带头人、可能源储能专委会委员、安徽省机器人与智能系统标准化委员会委员。长期从事大容量储能系统控制,复杂系统建模与控制,神经网络学习与控制等。先后承担或参与储能领域、省部级项目多项,其中重点研发计划1项(“10MW 级液流电池储能技术”)、能源自主创新和能源装备专项项目1项、智能制造项目1项、湖南省科技重大专项1项、自然面上项目2项、自然青年项目1项、安徽省自然面上项目1项。在国内外核心期刊发表文章70余篇,其中30余篇被EI检索;授权专利16项(发明专利3项);参与编写省级标准1个。获得安徽省科学技术进步奖二等奖1项(2016年),三等奖1项(2017年)。
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