江南大学周楷等|基于CCS-MPC的储能锂电池组均衡控制策略

当前社会加速发展,能源消耗需求越来越大,化石能源大量使用又引发了严重的环境污染问题。“十四五”规划纲要中指出,未来需要推进能源革命,加快发展风电、光伏等为代表的可再生能源。与传统的化石能源相比,可再生能源虽然较为环保,但是其在发电过程中受制于风力与温度等天气自然因素,预测更难,随机性更高,导致电力供应的波动更大,这无疑会给电力系统的稳定运行造成影响。储能技术能够有效做到对可再生能源供电的削峰填谷、提高能源利用率以及平衡能源需求,维护电网的稳定运行。《中国电力》2025年第7期刊发了周楷等撰写的《基于CCS-MPC的储能锂电池组均衡控制策略》一文。文章提出基于CCS-MPC的锂电池组均衡控制策略,以实现任意两个电池模组之间直接的电量传输。首先对均衡过程进行建模,构建状态方程,然后根据状态方程设计多步模型预测算法,以SOC预测值与参考值的误差以及变换器开关管当前输入和上一时刻输入的误差作为价值函数,并对价值函数进行二次规划,求解出最优归一化均衡电流,并将最优归一化均衡电流的第一个元素应用到均衡系统中,动态调整占空比来控制均衡电流大小,保证实现Boost变换器的稳定输出。最后在Simulink中选用4组锂电池组搭建出均衡系统,进行仿真实验。 摘要 针对长时间充放电后锂电池模组之间荷电状态(state of charge,SOC)不一致的问题,传统集中式均衡电路存在均衡速度过低的缺陷,以对称式开关阵列、Boost变换器与LC准谐振电路作为均衡主电路,提出了一种基于连续集模型预测控制(continuous control set model predictive control,CCS-MPC)的均衡控制策略。首先,对均衡系统进行建模,构建离散状态空间方程;然后,根据状态方程设计多步模型预测算法,并以SOC预测值和参考值、变换器开关管当前输入和上一时刻输入之间的误差作为价值函数;最后,对价值函数进行二次规划,在线求解出一组控制最优解,并应用于均衡系统,通过动态调整占空比以控制均衡电流的大小。相较于单步预测,多步预测需要考虑被控量在多个周期内保持最优,可以保证在每个均衡周期内均衡器都能输出最优的均衡电流,有效防止均衡器失稳。仿真结果表明,所提模型预测算法实现了各电池组SOC一致,保证了均衡电流的稳定输出,相比常规PI算法缩短了17%的均衡时间。 01 均衡电路拓扑结构与工作原理 1.1 ?均衡电路拓扑结构本文采用的均衡电路主要由锂电池模组、选择开关阵列和均衡变换器构成,均衡变换器主要包括Boost变换器和LC谐振变换器,如图1所示。因为均衡器会使用较多MOS管,来改变续流回路以实现隔离,因此开关损耗问题也不能忽视,这需要具有零电流开关(zero current switching,ZCS)和零电压间隙(zero voltage gap,ZVG)的均衡电路。选择开关阵列由2n对继电器组成,可以选择需要进行均衡动作的2个锂电池组,将SOC较高的电池组连接到Boost变换器的输入端,来进行放电操作;SOC较低的电池组接到LC准谐振电路的输出端,来进行充电操作。Boost变换器可以升高放电电池组的电压,来获得比受电电池组更高的压差,从而得到更大的均衡电流,提高均衡的速度,并且还能根据需要调节占空比来控制均衡电流的大小,有效防止了重复均衡。LC谐振变换器是整个均衡电路的核心,它由1个LC准谐振电路、4个MOS管和4个二极管构成。其中的MOS管被分成2组(即S1、S2和S3、S4),由一对互补的脉冲信号控制其通断,从而控制储能元件的续流回路,保证LC变换器在充电和放电状态之间交替工作。在获得ZCS降低开关损耗的同时,保证了电路隔离,高效实现电量传输。 图1 ?均衡电路拓扑 Fig.1 ?Balanced circuit topology 假设某一时刻锂电池组B1的电量过高,而B3电量过低,这时就需要均衡电路动作,将B1多余的电量转移给B3。这时便需要驱动Q1、K1和Q3、K3导通,分别将电池组B1和B3接在Boost变换器的输入端和LC谐振变换器的输出端。接通后Boost变换器与LC谐振变换器开始动作,其中LC谐振变换器由PWM+和PWM?这对互补信号驱动,在前半周期S1和S2导通,后半周期S3和S4导通,这就构成了如图2所示的2个工作状态。将开关管的频率设置为谐振频率,即可实现ZCS。在此期间,Q1、K1,Q3和K3一直保持导通状态,直到选择另外需要进行均衡的电池组。图3为该情况下2组电池间的均衡时序。图3中:VC为电容电压;i为谐振电流;iB1、iB3分别为电池组B1、B3电流。 图2 ?均衡电路的两种工作状态 Fig.2 ?Two operating states of the balanced circuit 图3 ?B1与

  • 2025-08-26
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2025AI网络技术白皮书

人工智能(AI,Artificial Intelligence)技术,尤其是大模型(LLM,Large LanguageModel)技术的广泛应用,正驱动着 AI 与网络深度融合创新,成为产业变革的关键力量。据 IDC 报告,2024 年下半年,中国智算基础设施服务市场规模达 124.1亿元,2028 年中国智能算力规模预计将达到 2781.9 EFLOPS,市场正从百亿爆发期快速迈向千亿成长期。AI 的广泛应用使得网络基础设施面临着超高带宽、超低延迟、确定性传输、端网协同及网络智能化等新需求,网络在架构、协议、运维和成本等方面遭遇严峻挑战。面对这些新需求与挑战,本白皮书将 AI 网络划分为“网络赋能 AI(Networkfor AI)”和“AI 赋能网络(AI for Network)”两大方向。在 AI 网络的发展框架中,“网络赋能 AI(Network for AI)”以满足 AI 技术与应用的网络新需求为导向,通过纵向扩展(Scale Up)、横向扩展(Scale Out)以及确定性网络(DetNet,Deterministic Network)等前沿技术突破,为 AI 训练集群的高效运转、推理服务的稳定输出以及分布式 AI 应用的广泛落地提供坚实保障,让网络真正成为 AI创新发展的坚实后盾。“AI 赋能网络(AI for Network)”则聚焦借助 AI 技术提升网络自身的智能化水平,其核心目标是实现网络的智能自治,通过意图驱动网络(IDN,Intent-Driven Network)、数字孪生网络(DTN,Digital Twin Network)、智能网络大模型等技术的深度应用,简化网络管理操作流程、提升网络运行效率、强化网络防御能力,推动网络从传统运维向自主智能方向加速演进。“Network for AI”和“AI for Network”双向赋能和协同创新,不仅是突破网络技术瓶颈的关键,也是推动 AI 规模化应用的引擎,驱动着网络、算力、数据等产业要素融合升级,更将重塑金融、制造、医疗等垂直行业的数字基础设施形态,推动智能社会建设进入快车道。在此背景下,江苏省未来网络创新研究院联合硬件厂商、软件厂商、服务商和行业应用企业等产业链伙伴共同编写了本白皮书,旨在通过系统梳理 AI 网络技术的演进、现状与展望,凝聚产业共识,助力网络与 AI 技术深度融合、产业生态健康发展,为智能时代的网络基础设施建设提供系统性指导与前瞻性思考。以下是全文,文末可扫描二维码下载本文智正文知识;专业可信行业领域知识分发,让认知协作更快更好,智慧城市技术咨询知识星球社群平台精品主题报告,行业方案等资料可供参考,如需下载资料,可扫描下方二维码注册智慧城市技术咨询知识星球社群平台,注册后可自行登录平台下载所需资料。往期部分热门文章点击阅读原文也可下载本文资料; 智慧楼宇建设解决方案数字乡村整体解决方案 “数字政府”建设项目智慧交通专项设计方案(494页 WORD) 数字政府大数据平台建设总体解决方案(350页?WORD) 智慧公安指挥中心大数据信息化两中心两基地系统方案(500页?WORD) 智慧高速大数据信息化系统平台建设方案(672页 WORD) 新型智慧城市大数据一体化解决方案(573页WORD) 大数据可视化平台数据治理建设和运营解决方案(632页 WORD) 数字乡村项目规划建设方案(290页 WORD) 新型智慧城市顶层设计方案(122页 WORD) 河湖长制综合管理信息平台建设项目总体设计方案(505页 WORD) 医院建设项目能化系统规划设计(479页 WORD) 智慧园区设计方案(1127页 WORD) 市数字政府智慧政务一网通办建设方案(268页 WORD) 智慧城市云计算大数据中心项目深化设计方案(574页 WORD) 智慧平安社区解决方案(138页 WORD) 智慧校园规划方案(329页 WORD) 城市大脑?市域治理数字化系统项目建设方案(203页 WORD) 智慧人社项目建设方案(327页 WORD) 网络安全等级保护 2.0 解决方案(三级)智慧旅游大脑建设规划方案(405页 WORD) 智慧公安信息化建设技术方案(395页 WORD) 智慧校园智能化项目设计方案(230页 WORD) 省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案(195页 WORD) 智慧党校综合系统整体解决方案(297页 WORD) 数字孪生+智慧楼宇解决方案智慧园区技术解决方案智慧化工园区解决方案智慧校园顶层设计与规划方案智慧社区建设解决方案智慧教育信息化建设解决方案党校智慧校园规划方案新能源充电桩产业互联网平台建设与运营规划方案智慧校园整体解决方案智慧交通解决方案智慧医院智能化方案智慧园区初步设计方案智慧高速解决方案体育馆智能化系统规划方案数

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