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公开(公告)号：CN112994012B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110174496.4
申请日：2021-02-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种交直流混合电网的能量管理系统及其方法，该系统包含交流子网、直流子网以及耦合变换器，所述交流子网、直流子网均与所述耦合变换器连接；所述直流子网中接入直流电源和直流负载，所述交流子网中接入交流电源和交流负载，所述耦合变换器进行DC/AC功率或AC/DC功率变换，以控制直流子网和交流子网的功率流向实现功率均分；进一步的，在直流侧引入分布式功率限制项实现了分布式电源的功率限制和均分控制，在交流侧利用改进的下垂控制实现了交流子网的功率均分和功率限制控制。
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公开(公告)号：CN112994012A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110174496.4
申请日：2021-02-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种交直流混合电网的能量管理系统及其方法，该系统包含交流子网、直流子网以及耦合变换器，所述交流子网、直流子网均与所述耦合变换器连接；所述直流子网中接入直流电源和直流负载，所述交流子网中接入交流电源和交流负载，所述耦合变换器进行DC/AC功率或AC/DC功率变换，以控制直流子网和交流子网的功率流向实现功率均分；进一步的，在直流侧引入分布式功率限制项实现了分布式电源的功率限制和均分控制，在交流侧利用改进的下垂控制实现了交流子网的功率均分和功率限制控制。
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公开(公告)号：CN112946484B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110174498.3
申请日：2021-02-07
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的SOC估计方法、系统、终端设备及可读存储介质，所述估计方法包括：S1：设定温度梯度，在各个温度进行放电操作以采集电池在各个温度下的样本数据；所述样本数据中的电池特征量至少包含：温度、变温速率、前一个时刻的剩余电量；S2：基于步骤S1采集的样本数据训练BP神经网络得到SOC预测模型；其中，将待测电池的电池特征量输入至所述SOC预测模型得到SOC值。本发明利用变温速率以及温度的特征量，将低温环境与SOC、SOC与温度环境变化的关联性引入到了模型中，使得构建的SOC预测模型的准确率大大提高，大幅改善温度变化下实际剩余电量变化而导致SOC产生较大误差的情况。
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公开(公告)号：CN112946484A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110174498.3
申请日：2021-02-07
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的SOC估计方法、系统、终端设备及可读存储介质，所述估计方法包括：S1：设定温度梯度，在各个温度进行放电操作以采集电池在各个温度下的样本数据；所述样本数据中的电池特征量至少包含：温度、变温速率、前一个时刻的剩余电量；S2：基于步骤S1采集的样本数据训练BP神经网络得到SOC预测模型；其中，将待测电池的电池特征量输入至所述SOC预测模型得到SOC值。本发明利用变温速率以及温度的特征量，将低温环境与SOC、SOC与温度环境变化的关联性引入到了模型中，使得构建的SOC预测模型的准确率大大提高，大幅改善温度变化下实际剩余电量变化而导致SOC产生较大误差的情况。
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