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储能系统能量管理策略研究及MATLAB与C#混合编程软件实现

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第13-23页
    1.1 课题研究背景与意义第13-15页
        1.1.1 课题研究背景第13-15页
        1.1.2 课题研究意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-21页
        1.2.1 储能系统能量管理控制策略研究现状第15-17页
        1.2.2 电动汽车快充站能量管理策略研究现状第17-19页
        1.2.3 MATLAB与C第19-21页
    1.3 本文的研究内容和研究方案第21-23页
2 电池储能系统日前能量管理控制策略第23-35页
    2.1 公交快充站运营模式第23-24页
    2.2 公交快充站负荷特性分析第24-25页
    2.3 日前能量管理控制策略优化模型与控制流程第25-29页
        2.3.1 储能系统运行目标第25-26页
        2.3.2 约束条件第26-27页
        2.3.3 优化算法第27-28页
        2.3.4 控制策略流程第28-29页
    2.4 日前能量管理控制策略算例仿真第29-33页
        2.4.1 算例场景第29-30页
        2.4.2 算例结果第30-32页
        2.4.3 算例分析第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
3 电池储能系统实时能量管理控制策略第35-53页
    3.1 直接跟踪目标曲线实时能量管理控制策略第35-38页
    3.2 考虑储能寿命的实时能量管理控制策略第38-41页
        3.2.1 模型预测控制理论第38-39页
        3.2.2 控制策略整体流程框图第39-40页
        3.2.3 控制策略实时滚动优化原理第40-41页
    3.3 考虑储能寿命的数学优化模型第41-45页
        3.3.1 负荷跟踪偏差带建立第41-42页
        3.3.2 两种考虑储能寿命的优化目标第42-43页
        3.3.3 约束条件第43-44页
        3.3.4 优化算法第44页
        3.3.5 约束条件软化处理第44-45页
    3.4 基于状态空间模型的预测模型建立第45-48页
    3.5 考虑储能寿命的实时能量管理控制策略流程第48-50页
    3.6 本章小结第50-53页
4 储能实时能量管理控制策略仿真与验证第53-79页
    4.1 日前预测准确率100%场景算例(场景1)第53-63页
        4.1.1 算例设计第53-55页
        4.1.2 直接跟踪目标曲线控制策略算例结果第55-57页
        4.1.3 “储能吞吐电量最小”为优化目标的控制策略算例结果第57-59页
        4.1.4 “储能SOC波动最小”为优化目标的控制策略算例结果第59-60页
        4.1.5 算例分析第60-63页
    4.2 日前预测准确率87.27%场景算例(场景2)第63-72页
        4.2.1 算例设计第63-65页
        4.2.2 三种实时控制策略算例结果第65-69页
        4.2.3 算例分析第69-72页
    4.3 日前预测准确率82.57%场景算例(场景3)第72-77页
        4.3.1 算例设计第72页
        4.3.2 三种实时控制策略算例结果第72-74页
        4.3.3 算例分析第74-77页
    4.4 算例结论第77-78页
    4.5 本章小结第78-79页
5 智能微电网平台软件系统完善与实验验证第79-101页
    5.1 智能微电网第79-82页
        5.1.1 智能微电网平台第79-80页
        5.1.2 智能微电网平台软件系统问题分析第80-82页
        5.1.3 软件系统问题解决方案第82页
    5.2 MATLAB与C第82-86页
        5.2.1 将~*.m文件编译成动态链接库第82-84页
        5.2.2 使用C第84-86页
    5.3 储能系统日前能量管理软件验证第86-89页
    5.4 储能系统实时能量管理软件第89-95页
        5.4.1 实时能量管理软件数据监控界面第90-92页
        5.4.2 实时能量管理软件能量管理控制流程第92-95页
    5.5 储能系统实时能量管理软件实验验证第95-100页
        5.5.1 实验场景第96页
        5.5.2 实验结果与分析第96-100页
    5.6 本章小结第100-101页
6 总结与展望第101-103页
    6.1 总结第101-102页
    6.2 展望第102-103页
参考文献第103-107页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第107-111页
学位论文数据集第111页

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