申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2022-08-31

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN115469237B

主分类号：G01R31/385

分类号：G01R31/385;G01R31/367;G01R31/378;G06F17/11;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2022.12.30#实质审查的生效;2022.12.13#公开

摘要：本发明涉及一种基于非线性模型预测的钒液流电池峰值功率估计方法，通过构建综合等效电路模型，其中等效电路子模型用于描述全钒液流电池的电气外特性，等效水力子模型用于描述电池系统泵损，列写电池状态方程和电池端电压方程，根据期望输出，列写目标函数，将电流和电解质流速确定为系统的优化变量，端电压为系统可观测变量，VRB的峰值功率作为计算对象，并视为直接优化目标，基于高效的目标函数优化算法，避免了传统方法对目标函数的权重系数进行优化，解决了现有的峰值功率估计算法无法应用于非线性模型的局限性，能够准确反映电解质流速对VRB电气特性的影响，另外，该方法计算量大、估计精度高，同时能适用于复杂的非线性模型。

主权项：1.一种基于非线性模型预测的钒液流电池峰值功率估计方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1：根据全钒液流电池的运行特性建立综合等效电路模型，所述综合等效电路模型包括等效电路子模型和等效水力子模型；所述等效电路子模型用于描述全钒液流电池的电气外特性，等效水力子模型用于描述电池系统泵损；等效电路子模型和等效水力子模型通过电解质流速相互耦合；步骤2：列写电池状态方程和电池端电压方程，电池端电压方程为系统观测方程，电池端电压方程也是电池输出方程；所述电池状态方程为： 其中，k为离散时刻，x为电池状态，u为输入电流，T为离散化时间周期，R1为极化电阻，C1为极化电容，CN为电池额定容量，f`ocvSOCk为SOC关于OCV的导数函数，η为库伦效率，A～、B～均为简化符号；所述电池端电压方程为： 其中，y为电池端电压，T为离散化时间周期，R0为欧姆电阻，Ucon为浓差过电势，C～、D～均为简化符号；步骤3：根据期望输出，列写目标函数，综合等效电路模型预测控制的目标函数用于峰值功率估计，其中，端电压为系统可观测变量，电流和电解质流速为系统的优化变量，目标函数的建立将峰值功率的估计问题转化为电流和电解质流速的优化问题，目标函数的控制目标是找到一组输入电流和电解质流速序列以实现最大的充放电功率；所述目标函数的表达式为： 其中，J为目标函数；M为估计周期时长；u为输入电流；y为端电压；P为泵损功率，P是电解质流速Q的函数；步骤4：建立约束不等式，确定优化目标函数的约束条件；步骤5：根据步骤2列写时域长度为M步的电池状态方程和电池端电压方程；所述M步的电池状态方程为： 其中， M步的电池端电压方程， 其中， 将预测模型电池端电压代入到步骤3的目标函数中进行化简，得到优化后的关于电流和电解质流速的目标函数为： 其中，为M维的泵损功率向量；步骤6：确定k时刻的瞬时峰值功率，从充电峰值功率序列中选择最大值作为k时刻的瞬时充电峰值功率，从放电峰值功率序列中选择最小值作为k时刻的瞬时放电峰值功率，防止电池出现过充过放现象。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 一种基于非线性模型预测的钒液流电池峰值功率估计方法

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