太阳能电池储能系统优化建模研究

【摘要】：由于太阳能发电的PV系统受季节、天气和时间等外部因素的影响,输出功率有显著的间歇性和波动性,为此引入蓄能装置保持功率的动态平衡,并利用蓄能装置吸收和发出功率的特性,以保证PV系统提供可靠、稳定、不间断的电能。提出建立CIEMAT模型和采用两级式PCS拓扑结构组建的铅酸蓄电池储能系统,并利用BP神经网络算法对蓄电池SOC状态进行智能预测。当微电网并网运行时逆变器采用PQ控制策略,孤网运行时逆变器采用V/f控制策略。同时用MATLAB/Simulink平台对蓄电池储能系统及运行特性进行仿真分析,证明了蓄电池储能系统模型和BP神经网络算法智能预测的可靠性。 【作者单位】： 河海大学物联网工程学院;常州天合光能有限公司;
【关键词】： 储能系统 误差反向传播算法 两级式电力转换拓扑结构 恒功率控制 压频控制
【基金】：常州市科技支撑-工业项目资助(CE20130043)
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 1引言 微电网可工作于并网、孤网两种运行模式,并能够根据实际需求进行工作模式的切换,而储能在其中具有重要的作用。因此,研究储能系统电池剩余容量和控制策略,对保证电能的质量、可靠性和稳定性具有重要的意义。 针对这一问题,国内外学者也做了大量的研究。文献[1]提出基

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