基于电动汽车聚合器的聚合霍克蓄电池储能系统分布式荷电状态与功率平衡估计

聚合式电池储能体系(ABESS)在智能电网中发挥着重要作用。本研讨考虑包括电动汽车(EV)聚合器与电池储能体系的分布式ABESS(BESSs)。因为电动汽车聚合器带来的随机性和不确定性，分布式ABESSs面对着电动汽车聚合器与BESSs之间异构的随机通讯毛病。为处理这一问题，本研讨提出了一种根据事情触发机制的分布式电荷状况(SoC)与功率平衡估量战略。与传统BESSs中SoC平衡问题的界说不同，本研讨引入了一种立异的平衡收敛条件，以处理电动汽车聚合器与BESS单元之间的功率不平衡问题。此外，本研讨规划了一种自适应鲁棒估量算法，用于准确预算由电动汽车聚合商引发的异构随机毛病下的荷电状况（SoC）与功率值。进一步地，针对ABESS通讯信道中的冗余信息问题，提出了一种分布式周期动态事情-扳机机制。该机制不只能躲避Zeno现象，还能以更少的丈量数据发送量获得更大的最小时刻距离。模仿结果标明，所提出的分布式办法在ABESS放电与充电模式下均具有显著有用性。

引言

电池储能体系在智能电网中发挥着关键作用[1]。这类体系可以经过谷时吸纳电能、峰时释放电能来处理电力供需失衡问题[2]。电池储能体系(BESS)具有削峰填谷、改进电能质量及缓解线路堵塞等优势[3]。跟着以电动汽车为代表的双向电力元件的展开，现代智能电网中的BESS架构已发生显著革新。很多电动汽车(EVs)已参加电池储能体系(BESS)计划，这些车辆经过新型实体——电动汽车聚合商(EV aggregator)进行集群整合[4]。该聚合商在BESS结构下提供频率响应、功率平衡及可再生能源平滑等辅佐服务[5]。聚合式电池储能体系(ABESS)由电池单元组与电动汽车聚合商构成，经过聚合流程完成大型BESS的功用[6]。因而，ABESS计划有望在近期支撑智能电网的多种功用完成。
储能电池体系(BESS)荷电状况(SoC)平衡范畴已展开很多研讨[7][8][9]。文献[7]提出一种适用于直流(DC)微电网的快速SoC平衡战略，该战略可有用抑制环流。根据网络的分布式办法具有成本低、灵活性高、布线简单的优势，该结构已被用于操控多台并网BESS[8]。此外，针对拓扑结构周期性改变的BESS，研讨者还规划了分布式观测器[9]。近期，一项神经网络估量办法被应用于电池储能体系（BESSs）的荷电状况算法剖析，并选用了优化战略[10]。但是，上述研讨主要集中于BESS的均衡问题，未考虑电动汽车聚合商的影响。与BESS的荷电状况均衡问题不同，ABESSs的固有特性会在荷电状况均衡过程中引发一系列新问题。传统BESS均衡办法仅能保证承当功率的BESS总量满足参考功率条件[11]。尽管如此，这并不意味着在荷电状况均衡过程中可以疏忽单个BESS单元的功率分配。在放松管制的电力环境下，ABESS计划对每个ABESS单元提出了更严厉的要求，触及全体功率、荷电状况以及功率一致收敛性。
包括电动汽车聚合器的ABESS体系面对的另一问题触及随机性与不确定性[12]。传统完成蓄电池储能体系(BESS)荷电状况(SoC)平衡的办法选用集中式[13]、涣散式[14]和分布式平衡计划[15]。如图1所示，倾向于分布式的ABESS在网络操控结构中包括一个电动汽车聚合器。因为随机性和不确定性的特征，电动汽车聚合器的存在会影响ABESS拓扑结构，可能导致体系中呈现异构随机通讯毛病问题[16][17]。拓扑链路衔接的存在对ABESS单元功率信号的预算具有显著影响[18]。因而，应运用考虑异构随机通讯毛病问题的预算办法对ABESS的荷电状况（SoC）与功率需求进行估量。文献[19]选用鲁棒动态平均一致处理直流微电网中的SoC与功率追寻问题。针对蓄电池储能体系（BESS）计划的SoC均衡问题，文献[20]提出了飞轮储能体系的分布式固定时刻协同结构。文献[21]提出了一种根据比例积分算法的锂离子电池体系观测器荷电状况估量办法。尽管针对BESS计划已提出多种根据SoC平衡的估量战略，但现有估量算法大多仅适用于确定性或周期性改变的拓扑结构[22]。但是，因为电动汽车聚合商引发的异构随机通讯毛病，规划一种能在ABESS计划中一起估量SoC与功率的先进估量办法至关重要。
在ABESS计划的分布式结构中，还需考虑采样周期较小导致的冗余音讯问题[23]。选用事情扳机办法可削减不必要的丈量报文，并下降与相邻ABESS单元间的通讯信号交换量[24]。因而，运用事情扳机机制或许是处理通讯负载相关问题的有用途径[25]。文献[26]初次将事情扳机机制应用于分布式多智能体体系。该思想借鉴自集中式静态事情扳机算法，这是首个被提出的事情扳机机制概念。动态事情扳机机制[27]经过引入动态内部函数来调理事情扳机误差，然后扩展了前期的事情扳机算法[28]。此外，研讨还提出了切换式事情扳机机制[29]。上述研讨为处理削减通讯信号数量问题作出了重要贡献。但是，在剖析过程中仍需处理若干关键因素，其中一项就是冗余信息削减程度问题。传统静态分布式事情扳机算法虽能有用缓解通讯负载过重的问题[30]，但这类算法完全依赖事情触发条件参数，一旦参数调整便会导致触发性能的不确定性，致使输出SoC（State of Charge）与功率必定呈现平滑性下降的特征[31]。另一问题则触及Zeno现象[32]，即有限时刻内呈现无限采样点的情况。尽管很多研讨标明该现象已获处理，但令人担忧的是，模仿实验显现最小时刻距离往往仅为一个采样周期。因而，保证事情距离时刻下限具有较弱鲁棒性至关重要。
受从前研讨启示，本研讨针对智能电网中具有异构随机通讯毛病的先进电池储能体系（ABESSs），提出了一种分布式事情扳机式荷电状况均衡办法。经过引入立异性荷电状况收敛条件，有用处理了ABESSs中的功率失衡问题。选用自适应鲁棒估量器，在存在异构随机毛病的情况下准确测定荷电状况与功率参数值。此外，本文提出的分布式周期性动态事情扳机办法不只能处理密布通讯音讯问题，还可有用躲避Zeno现象。本文的主要贡献如下：

• (1)
  与传统办法不同，本研讨针对电池储能体系（BESSs）的荷电状况（SoC）均衡问题，剖析了一种由多组BESSs与电动汽车聚合器构成的聚合式电池储能体系（ABESSs）。立异性地界说了整合BESSs与电动汽车聚合器的ABESSs荷电状况与功率均衡条件。该复合收敛条件可保证：荷电状况改变率具有一致收敛平衡性，且各电力需求与总功率要求均能完成收敛。
• (2)
  为处理电动汽车聚合器存在导致异构随机通讯毛病的问题，本研讨提出一种自适应鲁棒估量算法，该算法简化并改进了高阶算法[33]中杂乱类型的鲁棒准确动态一致。所提算法可以追寻每个ABESS单元功率参考值及荷电状况(SoC)的准确数值，然后躲避异构随机通讯毛病的缺点。
• (3)
  为下降不必要丈量传输的负面影响，本研讨在ABESSs中选用了一种先进的周期性动态事情扳机机制。与从前提出的事情触发算法不同，本研讨规划了一种立异性事情触发结构，该结构不只能动态显著削减ABESSs中的冗余通讯信息，一起能保持良好的SoC和功率输出性能。在采样距离方面，该机制可在较小采样周期内维持事情触发时刻下界的鲁棒性。