光伏发电系统中一种蓄电池状态估计的新方法

【摘要】：光伏发电系统中蓄电池状态是确定仅对本地负载供电或将电能上传电网的重要依据。为了改善光伏发电系统中蓄电池状态估计存在的精度低,跟踪速度慢,易积累误差和易发散等问题,提出了一种改进的Sigma-point卡尔曼滤波的状态估计方法。该方法基于Sigma-point卡尔曼滤波,在其滤波过程中引入渐消因子,对非当前滤波值进行渐消,以修正获取的当前滤波数据值,使之保持滤波的实时性。仿真对比研究显示,该方法的估计精度更高,跟踪速度更快,波形更平稳,其对蓄电池的荷电状态(SOC)和开路电压估计的相对误差最大值分别为3.256%和4.610%。仿真研究结果表明,所提出的方法应用于蓄电池状态的估计是可行的。 【作者单位】： 广东省建筑设计研究院;
【关键词】： 光伏发电系统 状态估计 卡尔曼滤波 渐消因子
【分类号】：TM615;TM912
【正文快照】： 伏发电系统中蓄电池承担存储光伏电池板产生电能的供电任务,蓄电池荷电状态SOC(State-of-charge)是确定仅对本地负载供电或将电能上传电网的判断依据[1-2],其开路电压为预上传的电能是否符合上传电网的标准提供依据[3]。蓄电池具有充电电流不稳定、充放电随机、易受环境温度影

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