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面向舰载电力系统的分布式模型预测能源管理策略:考虑电池退化

最优化与控制 2024-07-31 v2

摘要

随着脉冲功率负载等负载的集成,新控制挑战在于满足其高坡度要求。现有 onboard 发电机受坡度限制。由于坡度限制无法满足负载功率,可能导致系统不稳定。将能源存储元件添加到现有发电机方面证明是一种可行解决方案,以解决高坡度负载所呈现的控制挑战。开发了一种分布式能源管理策略,以最大化发电机效率并最小化能源存储退化,促进发电机和能源存储元件之间实现最优自适应功率分配。能源存储退化模型的复杂结构使其难以直接集成到优化问题中,无法用于实时实现。提出了一种退化启发式方法,以最小化从能源存储元件提取的功率的绝对值作为退化启发式度量。所设计的策略通过舰载电力系统模型的数值案例研究进行测试,该模型包括单个发电机、能源存储元件和负载模型。结果表明,所设计的能源管理策略在有效管理能源存储健康方面发挥了重要作用。

关键词

引用

@article{arxiv.2407.14917,
  title  = {Distributed Model-Predictive Energy Management Strategy for Shipboard Power Systems Considering Battery Degradation},
  author = {Satish Vedula and Seyyed Shaho Alaviani and Olugbenga Moses Anubi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2407.14917},
  year   = {2024}
}

备注

Accepted for Publication at MECC, Chicago, IL, 2024