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1、國內(nèi)圖書分類號：TM911.3密級：公開國際圖書分類號：621.3西南交通大學研究生學位論文全釩液流電池的巡檢系統(tǒng)開發(fā)及模型參數(shù)估計年級二零一五級姓名劉湘東申請學位級別工學碩士專業(yè)電氣工程指導老師劉承志副教授二零一八年四月ClassifiedIndex:TM911.3U.D.C:621.3SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisINSPECTIONSYSTEMDEVELOPMENTANDMODELPARAMETERESTIMATIONOFVANADIUMREDOXFLOWBATTERYGrade:2015Candidate:LiuXiangdo
2、ngAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:ElectricalEngineeringSupervisor:ViceProf.LiuChengzhiApril,2018西南交通大學學位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學位論文作者完全了解學校有關(guān)保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南交通大學可以將本論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復印手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1．保密□，在年解密后適用本授權(quán)書；2．不保密，使用本授權(quán)書。(請在以上方
3、框內(nèi)打”√”)學位論文作者簽名：指導老師簽名：日期：日期：西南交通大學碩士學位論文主要工作(貢獻)聲明本人在學位論文中所做的主要工作或貢獻如下：1．本論文開發(fā)了一種基于ARM的電池巡檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用在ARM中編入C語言程序來協(xié)同系統(tǒng)各部分工作，數(shù)據(jù)采集模塊以芯片LTC6804為核心，由isiSPI總線將采集到的數(shù)據(jù)回傳，最后由LabVIEW完成數(shù)據(jù)的校驗、顯示、存儲。經(jīng)實驗驗證：該系統(tǒng)具有測量速度快、精度高、抗干擾性強、可擴展性好等特點。2．本文為全釩液流電池建立了一階RC的Thevenin等效電路模型。通過脈沖充放電實驗確定模型中的各元件參數(shù)，然后在MATLAB/Simulink中搭建起仿
4、真模型。通過實驗得：仿真結(jié)果與真實值誤差較小，證明了該等效電路模型的可行性。3.本文利用兩種卡爾曼濾波算法（擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波）和滑模觀測器算法對全釩液流電池組的荷電狀態(tài)和健康狀態(tài)進行估計?；旌厦}沖充放電實驗結(jié)果證明了卡爾曼濾波算法和滑模觀測器算法能有效地估計電池組的荷電狀態(tài)和健康狀態(tài)，且具有較高的準確性和收斂性。本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是在導師指導下獨立進行研究工作所得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均已在文中作了明確說明。本人完全了解違反上述聲明所引起的一切法律責任將由本人承
5、擔。學位論文作者簽名：日期：西南交通大學碩士研究生學位論文第I頁摘要如今化石能源日趨枯竭，被可再生能源替代已成為必然趨勢，越來越多的國家和組織投入大量國力用于光伏、風電等可再生能源項目的建設。但這些可再生能源普遍存在波動性和隨機性，無法直接并網(wǎng)，這成了制約新能源發(fā)展和分布式發(fā)電的主要障礙。這就需要發(fā)展規(guī)?；瘍δ芗夹g(shù)來合理有效地平抑光伏、風電的功率波動，優(yōu)化分布式發(fā)電的結(jié)構(gòu)。一種綠色安全的儲能裝置——全釩液流電池（VanadiumRedoxFlowBattery，VRB）登上了歷史的舞臺，因其特有的優(yōu)勢受到了廣泛的關(guān)注。本文首先設計開發(fā)了一種基于ARM的電池組巡檢系統(tǒng)，用于監(jiān)控電池組的單電池電壓
6、、電流和溫度等參數(shù)，確保電池組工作時的穩(wěn)定安全。通過實驗證實了該巡檢系統(tǒng)擁有具精度高、傳輸速度快、抗干擾能力強、可擴展性好、界面簡潔等優(yōu)點。利用該系統(tǒng)搭建起實驗平臺，為后面電池組的建模與參數(shù)估計提供數(shù)據(jù)支持。其次，本文對比了全釩液流電池的電化學模型和等效電路模型的特點，選取了更適用于參數(shù)估計的一階RC的Thevenin等效電路模型。通過脈沖充放電實驗得到模型中各元件參數(shù)，在MATLAB/Simulink中進行電池組模型的仿真，和實驗結(jié)果端電壓最大誤差不超過0.4V，滿足精度要求，為下文參數(shù)估計奠定基礎(chǔ)。然后針對電池管理系統(tǒng)的中的兩個關(guān)鍵參數(shù)：荷電狀態(tài)（StateofCharge，SOC）和健康
7、狀態(tài)（StateofHealth，SOH），分別用了兩種卡爾曼濾波算法和滑模觀測器（SlidingModeObserver，SMO）算法進行參數(shù)估計，其中，兩種卡爾曼濾波算法分別為擴展卡爾曼濾波算法(ExtendedKalmanFilter，EKF)和無跡卡爾曼濾波算法(UnscentedKalmanFilter，UKF)。對混合脈沖充放電實驗結(jié)果進行估計，兩種算法在初值誤差不大的情況下均能收斂，
