Yenilenebilir Enerji Depolama Sistemlerinde Adaptasyon Kontrolü Uygulaması
Intermittent Yenilenebilirlerin Büyülması
Güneş ve rüzgar gücü şimdi rüzgarda önemli bir parça oluşturur - enerji şebekesine derin bir istikrarsızlık getirir ve daha fazla maliyetle atılabilir. Ancak bu depolama sistemlerinin doğal değişkenliği - güneş sistemi üzerinden geçen bulutlar, rüzgarda aniden bozulmaz - yenilenebilir girdilerin enerji şebekelerine karşı karşıya kaldığında, bataryanın yaşlanması ve dalgalanmalarının gerçek bir şekilde kontrol edilmesi gereken önemli bir noktanın performansı, bu depolama sistemlerinin performansı, en uygun maliyetli noktaların performansına sahip olduğu durumlarda, hızlı bir şekilde kontrol stratejileri genellikle sabit bir şekilde sabitlenir.
Adaptif Kontrol Nedir?
Adaptif kontrol, bitki dinamiklerini sürekli olarak tanımlayan bir kontrol algoritmaları sınıfına atıfta bulunur - ve kontrol yasalarını buna göre güncellemek, “kanıtlama” (sağlık, süper kapasiteci, uçlu, vs.) sürekli olarak ayarlayıcılar gösterir.
Adaptif kontrole sahip üç büyük aile bu alanda yaygın olarak uygulanır:
- [[Dönetici:0) Model Referansı Adaptive Control (MRAC): ), Kontrolücü, kapalı-loop sisteminin istenen davranışı gösteren bir referans modelinin çıktısını takip etmesi için tasarlanmıştır.Institatif bir kontrol mekanizması, gerçek bitki çıkışı ve referans modelinin çıktısı arasındaki hatayı en aza indirmek için kontrol eder.
- [FONT:0)Kendi-Tuning Düzenlemeleri (STR): ), Kontrol ilk olarak bitki parametrelerini online olarak yeniden kayıt algoritmaları kullanarak (örneğin, recursive least squares) tahmin eder ve sonra bu tahminlere dayanarak kontrol kazanımlarını yeniden kabul eder.
- [FONT:0)Gain Scheduling:[Dönetici:[Dönetici:0)Gain Scheduling:[Dönemli kontrolör kazançlarının ölçülmesine göre seçilmiş olması, sabit anlamda tamamen uyarlanabilirken, hız kaybının yavaş parametresi ile birlikte bir araya gelir.
Bu teknikler son on yılda önemli ölçüde olgunlaşmıştır, uygulamalarla şimdi endüstriyel sistemlere yönelik akademik simülasyonlardan hareket etmektedir.
Enerji Depolama için Adaptasyon Kontrolü Neden?
Geleneksel kontrol yöntemleri - sabit PID, kural tabanlı mantık veya statik üyelik işlevleri ile bulanık mantık - nominal bir işletim noktası etrafında tasarlanmıştır.Bu noktadan uzaklarda (örneğin, batarya yaş ve iç direniş çiftlerine veya bir güneş paneli kısmen gölgelenir), performans degradları.
- Sağlanan düzenleme[0], tam devlet-şarı (SoC) aralığında, hatta pil parametreleri sıcaklık ve yaş ile değişir.
- EnablingFL:0) Depolama kontrolörü ile birlikte güç dönüştürücü (örneğin, MPPT eşleri) işletim noktasını dinamik olarak ayarlar.
- Improvinginginging:0)grid kodu uyumluluk[[Dönetici:0) manuel retuning olmadan yenilenebilir nesillerde hızlı bir şekilde geçici hale getirilmesiyle.
A karşılaştırmalı bir çalışma, 0:0)IEEE Transactions on Power Electronics[[Dönetici 1) tarafından yayınlanan bir çalışma, MRAC tabanlı batarya şarj cihazının %40'ı azaltıldığını ve zamanını farklı güneş ışınlama profillerine kıyasla% 60 oranında azaltıldığını göstermiştir.
Yenilenebilir Depolama Sistemlerindeki Temel Uygulamalar
Battery Şarj ve Discharge Management
Adaptif kontrolün en doğrudan uygulaması, elektrokimyasal dinamikleri nedeniyle sabit olmayan bir batarya yığınına uygulanan mevcut ve gerilimi düzenlemektedir.Adaptive Controllers, tahmin edilen iç direnç, açık-cirli gerilim ve sıcaklık, böylece cep telefonu ile şarjı güvenli sınırlar içinde tutar.Forcharge, adaptive control is used in multiple-battery systems to deploy the connection.
Maliyet (SoC) ve Sağlık Devlet (SoH) Estimation
Doğru SoC tahminleri, herhangi bir batarya yönetim sisteminin (BMS) temel taşıdır (BMS). Kalman filtreler ve genişletilmiş Kalman filtreleri (EKFs) yaygın olarak kullanılır, ancak bilinen bir batarya modeline güvenirler. Adaptif bir şekilde - çift genişletilmiş Kalman filtresi (DEKF) gibi - aynı zamanda güçlü bir sensör altında bile çok yönlü bir şekilde tahmin edin.
Güç ve Grid Entegrasyonu
Bir depolama sistemi bir rüzgar çiftliğinin veya güneş bitkisinin üretimini düzelterek, kontrol cihazı, dalgalanmaları iptal etmek için hızlı bir şekilde absorbe etmeli veya enjekte etmelidir. Sabit zaman sabit olan basit bir düşük geçit filtresi aşırı derecede (parçalış stresi) veya alt limitleri azaltacaktır (kalpıcı bir yaklaşımla karşılaştırıldığında) Güvenilir bir şekilde şarj edilebilir bir yaklaşım, yenilenebilir enerji testlerinde yapılan testlerde, yüksek volüme testlerinde yapılan testlerde (örneğin, yüksek çözünürlükte) testlerde, testlerde daha agresif hale gelir.
Yüksek Lisanslama ve Yaşam Zamanları
Battery degradation is strongly correlated with peak C-rate, depth of discharge, and temperature. Adaptive controllers can embed a degradation cost function into their optimization. For example, model predictive control (MPC) with an adaptive battery aging model can trade off between immediate power delivery and long-term capacity fade. By reducing charge/discharge rates when the battery is already degraded or at temperature extremes, adaptive strategies have been shown to extend calendar life by 15–25% in lithium-ion systems deployed in island microgrids.
Algoritma Uygulamaları: Teoriden Uygulamaya
Model Referansı Battery Şarj Kontrolü (MRAC)
Bir lityum-iyon akü şarj cihazı için tipik bir MRAC uygulaması, istenen mevcut profili tanımlayan ilk sipariş referans modeli kullanır. Kontrolcü çıktı, bir DC-DC dönüştürücünün görev döngüsünde ayarlanır. adaptasyon yasası (ve yine de Lyapunov stabilite kriterine dayanarak) gerçek batarya ve referans modeli arasındaki hataları güncelleyerek elde eder.Bu yaklaşım, düşük maliyetli bir mikro kontrol ünitesinde çalıştırılır - ve ancak batarya parametrelerini bataryanın yaşamı boyunca% 50 oranında artırır. MRAC özellikle de küçük kısıtlamalara hakimdir.
Beyazıtlı İndükler için Self-Tuning Regulations for Grid-Tiedzhou
Daha büyük fayda ölçekli sistemler için, öz-öğrenme düzenleyicileri (STR) daha büyük esneklik sunar. Bitki - genellikle üç fazlı bir inverter, ızgaraya bağlı olarak - parametrelerin en az yükleyici bir algoritma tarafından tahmin edilen ayrı bir doğrusal sistem olarak modellenir.
Adaptasyon Öğrenmesi Adaptif Kontrol Olarak
Modelsiz takviye öğrenme (RL) yeni bir sınır temsil eder. Açık bir bitki modeline güvenmek yerine, RL ajanlar deneme-ve-terör etkileşimi yoluyla optimal bir kontrol politikasını öğrenir. Deep Q-networks (DQN) ve proximal politika optimizasyonu (PPO), bir güneş enerjisinin yüksek çözünürlükte elde edilen bir sistem için uygun olmayan bir sistem için uygun olmayan bir şekilde kontrol sistemi için uygun hale getirir.
Gerçek Dünya Vaka Çalışmaları
Hawaii'de Güneşli Mikrogrid
Kauai Adası Kooperatifi (KIUC) 100 MWh pil sistemi ile eşleştirilmiş 28 MW2 güneş çiftliğini çalıştırıyor. bataryanın orijinal kontrolörü, sık sık sık kullanılan yükleme parametresini 10 MW /min'yi yarattığında düzeltti.Sistemi gerçek bir ağ etkinliği ve bulut önbellekle ayırt ettikten sonra.
Uçan Depolama ile Offshore Rüzgar - Orkney, İskoçya
Avrupa Deniz Enerji Merkezi (EMEC) henüz kısa vadeli dalga turlama işlemine tabi olan bir uçuş sistemi, sürücünün yeniden şarj modlarını takip etmek için bir uçuş işlemine tabi olan ve uçsuz osilatöre karşılaştırıldığında, sadece işlemden sonra, bir işlemden sonra, makineli stres% 30 oranında azaltıldı ve uçan sürücüyü otomatik olarak indirmeye ve uçarak 15'i ayarlayan bir kontrol sistemi ayarladı.
Anahtar Faydaları Recap
- [FONT:0)Consistent verimliliği: [Dönetici:[Dönetici:0) Adaptive MPPT artı batarya yönetimi, teorik olarak en yüksek% 96-98 oranında hızla değişen irradiance'da enerji gerilemeyi koruyabilir.
- [FONT:0)Rapid cevabı:[Dönetici:[Dönetici:0) Adaptasyon döngüleri 100 Hz veya daha hızlı çalışır, birincil frekans düzenleme piyasalarına katılma depolama sağlar.
- [FONT:0)Ölmüş varlık yaşamı:[Dönetici:[Dönetici:0))))) Güvenilir ısı sınırları içinde işletmek, adaptif kontrol, kapasitenin% 80'in altına düşmesinden önce eşdeğer döngü sayısını ikiye katlayabilir.
- [[Dönetici:0)Redüktör maliyetleri:[Dönetici kontrol sistemi genellikle site üzerinde manuel PID ayar gerektirmez, dağıtım hızlandırılır.
- [FONT:0)Future-proofing:[Dönetici:[Dönetici: 0,3))))) Piller olarak veya farklı kimyagerlerle değiştirildikçe, kontrol sistemi otomatik olarak yeniden-tunes – hiçbir bilgisayar yeniden yazmadı.
Meydanlar ve Sınırlar
Bu avantajların olmasına rağmen, uygulayıcılar birkaç engele yol açmalı.()))))[Döneticileri kontrol etmek için bir endişeye sahipler: STR ve RL algoritmaları, basit bir BMS çözümlerinin hafıza veya döngüsü bütçesini aşabilir, gecikmeli hızlara veya yüklemeye zorlayabilirler.
Future Yol Tarifi
Bir sonraki uyarlanabilir enerji depolama kontrolü, a Adaptasyon algoritmalarının eğitilebileceği ve risksiz olarak doğrulanabilir hale getirilmesi ile şekillendirilecektir. [Dönetici ikizler[Döneticileri 1 ), fiziksel depolama sistemini gerçek zamanlı olarak optimize etmek için binlerce konut depolama biriminin verisini ve adaptasyon yasalarını artırmasına izin verebilir. - tüm zaman, özel verilerin yerel olarak tutulması ve yasal olarak kabul edilen bir veriye dayalı olarak kabul edilen bir veriye dayalı olarak, yasal olmayan bir veriye sahip olması için yasal olarak belirlenen bir sistemdir.
Yenilenebilir penetrasyon birçok ızgarada %50 eşiği geçtiğinde, manuel müdahale olmadan belirsizlik idare edebilecek depolama sistemleri ihtiyacı büyüyecek. Adaptif kontrol, özellikle makine öğrenimi ile birlikte, kendi kendine dönük, dayanıklı ve uzun ömürlü enerji depolamaya yol açıyor. Organizasyonlar bugün büyük ölçekli batarya tesisatlarını her iki operasyonel performans için değerlendirilmesi ve toplam mülk maliyeti için bir anahtar farklılaştırma kontrol mimarisini değerlendirmeli.
Daha fazla okuma için, artırılmış düzelme üzerine kapsamlı bir inceleme bakınız:0)Zhang ve al. IEEE Access)[FLT: 6 )[D=2 )[FOEL/TP-5D00-78243), ve 4 )