张金龙 作品数:16 被引量:149 H指数:7 供职机构: 燕山大学电气工程学院 更多>> 发文基金: 河北省自然科学基金 国家自然科学基金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 电气工程 更多>>
单相逆变器小波多分辨调制技术研究 被引量:1 2014年 为进一步改善逆变器输出谐波的频谱分布,提出一种基于多分辨小波调制(WM)的单相逆变器控制技术。首先将逆变器调制过程模拟为一个非均匀采样与重构的过程,而后采用组合Haar小波结合多分辨分析(MRA)理论对这一过程进行实现。实验表明,与传统的正弦脉宽调制逆变器相比,这种WM方法可将逆变器输出的集中在整数倍开关频率附近的谐波相对均匀地分散到一个较宽的频带范围内,并有效减小整数倍开关频率附近的离散谐波幅值。这有助于降低因过于集中的谐波功率谱引起的系统电磁干扰(EMI)。 张金龙 漆汉宏 魏艳君关键词:逆变器 小波调制 多分辨分析 基于变分深度嵌入-带有梯度惩罚的生成对抗网络的锂离子电池老化特性建模 被引量:1 2024年 锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进而基于该生成模型设计了一种电池老化特性建模与数据生成的方法。该文以一套开放的电池全寿命周期测试数据集为依据展开研究,首先,将电池放电过程中的电压、电流和放电容量这三个外特性作为模型的输入,通过VaDE的编码器将原始数据映射到隐空间,再通过优化获得符合特定规则的分布;然后,通过一定方式对该分布空间进行采样,并将采样所得的隐变量输入解码器中进行数据生成;后续数据测试表明,VaDE-WGANGP在电池外特性数据生成上具有较好的性能,可以实现对电池老化过程中基础外特性的模拟,在数据量不足时也可以为某些数据驱动算法提供有效的扩展数据资源。 李弈 张金龙 漆汉宏 魏艳君 张迪关键词:锂离子电池 基于特征提取和无监督聚类的蓄电池筛选技术 被引量:5 2020年 当前蓄电池在电动汽车、风电及光伏发电、分布式电站等新能源领域得到了广泛应用。针对同品牌同型号电池在老化过程中存在容量衰减差异的问题,设计了一种蓄电池筛选成组技术来更好地发挥每个电池单体的工作性能。以电池充电末期电压作为原始依据,应用稀疏自动编码器(SAE)对其压缩特征进行提取,而后采用无监督K-means聚类算法对电池进行筛选分组。测试结果表明,所提出的方案可使得所分各组内电池具有相对一致的循环寿命,且采用本方案可以获得较为稳定的聚类结果,具有较强的工程实用价值。 孙叶宁 漆汉宏 魏艳君 张金龙关键词:K-MEANS聚类 平方根采样点卡尔曼滤波在磷酸铁锂电池组荷电状态估算中的应用 被引量:26 2016年 荷电状态(state of charge,SOC)估算技术是锂电池管理系统中最重要的功能之一。针对磷酸铁锂电池组展开研究,以准确估计电池组中各单体荷电状态为目的,首先采用一阶戴维南(Thevenin)模型结合安时法建立综合电池模型;采用一种平方根采样点卡尔曼滤波(square root sigma point Kalman filter,SRSPKF)方法,配合在线递推最小二乘(recursive least square,RLS)算法,同时实现对电池等效模型参数的辨识以及对电池荷电状态的估算。理论上讲,SRSPKF算法使系统状态直接以其方差的平方根形式传播,可显著降低常规Sigma点卡尔曼滤波器(sigma points Kalman filter,SPKF)算法的复杂性。实验结果表明,相对SPKF而言,SRSPKF具有更强的状态估计误差抑制能力,采用SRSPKF可以获得比SPKF更准确的SOC估计结果。 张金龙 佟微 漆汉宏 张纯江关键词:磷酸铁锂电池 等效模型 基于小波调制的异步电机变频控制技术 被引量:2 2016年 在此设计实现一种基于小波调制(WM)的逆变器控制技术,并将其应用于三相异步电机的变频控制。该WM技术首先将逆变器调制过程模拟为一个非均匀采样与重构的过程,而后采用组合Haar小波结合多分辨分析(MRA)理论对这一过程进行实现。实验结果表明,与传统正弦脉宽调制(SPWM)逆变器相比,这种WM方法可将逆变器输出的集中分布的谐波相对均匀分散到一个较宽的频带范围内,并有效减小离散谐波峰值;此外,与传统异步电机SPWM变频控制效果相比,基于WM的异步电机变频控制也体现了定子电流谐波低、变频过程调整时间短及转速调节平滑等特点。 张金龙 郭兴 漆汉宏 张纯江关键词:异步电机 小波调制 变频控制 基于模型参数在线辨识的蓄电池SOC估算 被引量:22 2014年 以铅酸蓄电池为研究对象,通过构造一种综合型策略来实现对储能蓄电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。本方法首先引入递推最小二乘(RLS)算法实现对蓄电池模型参数的在线辨识,进而将该参数辨识策略与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,这样一来,在采用UKF对SOC进行估算时所用模型参数为在线辨识的结果,本研究将此两种算法巧妙地结合起来实现了对蓄电池SOC的实时准确估算。由于在线模型参数辨识的实现,使得该策略具有较强的自适应性,故此可称之为自适应SOC估算技术。仿真结果表明,该方法可实现对蓄电池SOC的准确估算。 张金龙 魏艳君 李向丽 张迪 漆汉宏关键词:蓄电池 在线参数辨识 UKF 磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算 被引量:9 2017年 针对磷酸铁锂蓄电池,首先采用解析型动力学电池模型(KBM)对电池的倍率容量特性进行描述,进而推导出双井荷电状态(SOC)的数学表达式;为建立SOC与电池电压的联系,进一步将KBM与电动势模型相结合形成综合模型;最后,基于该综合模型及非线性滤波算法实现SOC估算。实验结果表明,该模型可以体现锂电池的倍率容量特性及可用容量恢复特性,双井SOC估算结果可更全面地体现锂电池的SOC;此外,这种基于非线性滤波的SOC估算策略还具备初始误差自校正能力。 张金龙 佟微 李端凯 漆汉宏 张纯江关键词:磷酸铁锂电池 非线性滤波 基于SSA-BPNN的锂离子电池SOH估算 2024年 锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线中提取了7个健康特征HI(health indicator)作为输入,基于数据驱动法提出了麻雀搜索算法-反向传播神经网络SSA-BPNN(sparrow search algorithm-back propagation neural network)的锂离子电池SOH估算方法,并应用数据增强进一步提高模型的鲁棒性,最终在NASA锂离子电池随机使用数据集上进行验证。通过与未采取数据增强的传统BP神经网络相比,获得SOH估算精度有明显提升,测试集SOH估算的最大绝对误差和均方根误差分别小于3%和1.32%,实验结果表明该方法兼顾误差小,收敛快,全局搜索能力且能够适应电池老化差异特性。 张凯飞 张金龙 吕满平关键词:锂离子电池 数据驱动 繁殖型PSO算法在电池模型辨识中的应用 被引量:1 2014年 针对铅酸蓄电池在工作中呈现非线性特性,电池模型等效参数随其荷电状态(SOC)改变而发生变化以致难以准确估计的问题,本文结合常见的等效电池模型,应用一种带有繁殖机制的粒子群优化(PSO)算法对蓄电池模型参数进行了辨识。本研究采用基于特定分析方程的参数描述形式,在不同SOC状态下对等效模型进行了参数优化。测试结果表明,采用这种带有繁殖机制的PSO算法所估计出的蓄电池模型能够较准确地跟踪电池的实际工作电压,从而验证了该算法在蓄电池模型辨识中的实用价值,为建立准确的蓄电池模型提供了一个系统化、理论化的方法。 张金龙 漆汉宏关键词:铅酸电池 粒子群优化 参数辨识 锂电池健康状态估算方法综述 被引量:35 2017年 电池管理系统BMS(battery management system)是蓄电池储能技术中不可或缺的环节,而电池健康状态SOH(state of health)估算是BMS的重要功能之一。SOH可以为操作员提供电池实际可用容量及老化状态相关信息,进而为电池控制决策提供参考。介绍了锂电池的SOH的含义,阐述了导致锂电池老化和可用容量下降的原因,并着重对当前常见的蓄电池SOH估算方法进行了概括和分析,同时对各种SOH估算方法中存在的问题进行了探讨。 张金龙 佟微 孙叶宁 李端凯 漆汉宏 魏艳君关键词:电动汽车 锂电池 储能