随着电动汽车和电池技术的发展,电动汽车与电网互动(Vehicle to Grid,V2G)技术在国内外受到了广泛关注。通过V2G能够有效降低电网负荷峰谷差,为电网提供调频、备用等辅助服务,还能提高电网消纳间歇性能源发电的能力。为了更加有效地推...
详细信息
随着电动汽车和电池技术的发展,电动汽车与电网互动(Vehicle to Grid,V2G)技术在国内外受到了广泛关注。通过V2G能够有效降低电网负荷峰谷差,为电网提供调频、备用等辅助服务,还能提高电网消纳间歇性能源发电的能力。为了更加有效地推广电动汽车与电网互动(V2G)的实施,有必要对V2G的运行情况进行系统化的情景模拟。V2G包括从电动汽车到充放电设施再到电力系统,这整个过程中需要实现从电动汽车用户侧至电网侧的能量与信息的双向流动。本文在V2G技术分析的基础上介绍了一套电动汽车与电网互动(V2G)实验平台的设计和搭建,可对V2G市场机制与相应控制策略的模拟实验。
荷电状态(state of charge,SOC)估计是电动汽车电池管理系统的重要功能。动力电池在使用过程中,对SOC准确地进行估算,可以有效提高电池的使用效率,提高电池的使用寿命。电池SOC不能直接测量,需要通过其他参数和方法间接获得。研究人员...
详细信息
荷电状态(state of charge,SOC)估计是电动汽车电池管理系统的重要功能。动力电池在使用过程中,对SOC准确地进行估算,可以有效提高电池的使用效率,提高电池的使用寿命。电池SOC不能直接测量,需要通过其他参数和方法间接获得。研究人员为了提高电动汽车电池SOC估计的准确性做了大量研究工作,采用的主要方法有:安时积分法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法及其改进的方法等。该文主要介绍了各种SOC估计方法的原理及应用中存在的优缺点,评价了各种SOC估计方法。
暂无评论