应用Kalman滤波法估计光伏发电系统铅酸蓄电池SOC

【摘要】：在蓄电池的充放电过程中,正确估计其剩余容量,对充放电控制器采取下一步的动作有着非常重要的指导作用。文章针对光伏发电系统中蓄电池充放电的实际情况,在分析了传统荷电状态SOC估计方法不足的基础上,引入Kal-man滤波法作为蓄电池SOC估计的主要算法。采用Randles等效电路模型,详细给出了Kalman滤波法估计SOC的算法推导,通过Matlab软件仿真得出结论,运用Kalman滤波法可以有效跟踪蓄电池SOC的变化,并且控制精度优于传统方法。 【作者单位】： 东南大学电气工程学院;
【关键词】： 铅酸蓄电池 荷电状态 Kalman滤波 卡尔曼滤波法 光伏发电系统 剩余容量 充放电过程 等效电路模型 电动势 电池模型
【基金】：国家863计划资助项目(2008AA052421)
【分类号】：TM912
【正文快照】： 0引言在光伏发电系统中,蓄电池起着调节能量的作用。根据系统中功率是否平衡以及蓄电池剩余容量的大小,控制器对蓄电池进行相应的充放电控制。蓄电池能否合理地进行充电和放电必将影响整个系统的运行性能。蓄电池荷电状态SOC(State of Charge)是用来描述电池剩余容量的数量,

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