22、电池存储系统与微电网光伏系统设计

电池存储系统与微电网光伏系统设计

1. 电池存储系统基础

1.1 电池容量与性能

电池容量通常以安培小时(Ah)来衡量,1 Ah 表示电池能够在 1 小时内提供 1 安培的电流。例如,一个 110 Ah 的电池可以在 11 小时内提供 10 安培的电流。不过,电池放电 1 小时后,充电时间会超过 1 小时,大约需要 1.25 Ah 才能将电池恢复到相同的充电状态。

电池性能受温度、电池类型和使用年限等因素影响。铅酸电池技术成熟,在各种电力行业中被广泛应用。近年来,深循环铅酸电池设计的进步,推动了在需要快速充放电的场景中电池存储系统的应用。

1.2 电池存储系统设计

如果负载需要 900 Ah 的电池组,可以有多种设计方案:
- 方案一:采用三个额定 300 Ah 的深循环电池并联。
- 方案二:使用两个 450 Ah 的深循环电池。
- 方案三:采用单个大型工业电池。

铅酸电池每个单元的电压约为 2.14 V,一个现成的 12 V 电池的额定电压约为 12.6 至 12.8 V。但如果电池组中的单个单元出现故障,整个存储组会迅速放电超过所需的放电水平,导致存储组永久损坏。

1.3 电池存储系统的行业实践

  • 通常不安装超过三个并联的电池组。
  • 对每个电池组进行监控,以确保充电和放电速率相等。
  • 不建议通过添加新的电池组来扩大旧的电池组,因为电池老化不均匀,部分电池可能会产生难以检测的电流,影响整个电池组的寿命。

1.4 电池容量估算

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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