面向智能电网负荷调节的自适应储能系统控制

doi:10.13190/j.jbupt.2017.01.005

北京邮电大学学报 ›› 2017, Vol. 40 ›› Issue (1): 32-35,61.doi: 10.13190/j.jbupt.2017.01.005

面向智能电网负荷调节的自适应储能系统控制

周文辉^1,2, 钟伟锋¹, 吴杰², 邹生¹

1. 广东工业大学自动化学院, 广州 510006;
2. 电子科技大学中山学院, 广东中山 528402

收稿日期:2016-06-27 出版日期:2017-02-28 发布日期:2017-03-14
作者简介:周文辉(1972-),男,博士生,E-mail:zwhmailbox@tom.com.
基金资助:
国家自然科学基金项目（61422201，61370159，U1201253）；广东省优秀青年教师培养计划项目（YQ2013057）；广州市珠江科技新星专项（2014J2200097）

Adaptive Energy Storage System Control for Load Regulation in Smart Grid

ZHOU Wen-hui^1,2, ZHONG Wei-feng¹, WU Jie², ZOU Sheng¹

1. School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China;
2. Zhongshan Institute, University of Electronic Science and Technology of China, Guangdong Zhongshan 528402, China

Received:2016-06-27 Online:2017-02-28 Published:2017-03-14

摘要/Abstract

摘要： 提出一种自适应储能系统控制方法，对智能电网中电动汽车的动态无线充电负荷进行调节。该方法在系统代价函数中联合考虑电网侧功率的变化率和充放电对电池寿命的影响，采用自适应动态规划算法，通过在线神经网络训练，估计并最优化系统长期代价，从而得到近似最优的储能系统控制策略。仿真结果表明，该方法能有效降低电网侧功率的斜率，使负荷更加平稳，同时延长储能系统中电池的寿命。

关键词: 智能电网, 电动汽车, 动态无线充电, 储能系统, 自适应动态规划

Abstract: An adaptive energy storage system control method was proposed to regulate the loads caused by electric vehicle dynamic wireless charging in smart grid. The proposed method jointly considers the grid-side power ramp rate and the charging/discharging impact on a battery's life in the system cost function. Adaptive dynamic programming algorithm is used to estimate and optimize the long-term system cost through online neural network training, so that the approximate optimal control strategy for the energy storage system can be obtained. Simulation shows that the proposed method can reduce the grid-side power ramp rate stabilizing the loads and also prolong the battery's life of the energy storage system.

Key words: smart grid, electric vehicle, dynamic wireless charging, energy storage system, adaptive dynamic programming

中图分类号:

TP273

周文辉, 钟伟锋, 吴杰, 邹生. 面向智能电网负荷调节的自适应储能系统控制[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(1): 32-35,61.

ZHOU Wen-hui, ZHONG Wei-feng, WU Jie, ZOU Sheng. Adaptive Energy Storage System Control for Load Regulation in Smart Grid[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2017, 40(1): 32-35,61.

[1]	王玉峰, 肖灿彬, 陈焱, 金群. 一种利用多任务学习的短期住宅负荷预测方案[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(3): 47-52.
[2]	马李翠, 黎妹红, 吴倩倩, 杜晔. 智能电网通信中动态密钥加密方法的研究与改进[J]. 北京邮电大学学报, 2017, 40(4): 74-79.
[3]	徐思雅, 张国翊, 郭少勇, 邱雪松, 孟洛明. 一种认知无线电的智能电网通信业务数据分组调度机制[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(s1): 15-19.
[4]	王文华, 贾晓纯, 陈兴渝. 基于平衡树的智能电网数据采集路由算法[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(s1): 41-44.
[5]	王小山, 石志强, 任建军, 杨安, 孙利民. 智能电网中实时电价的抗时延攻击策略[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(s1): 116-120.
[6]	周文辉, 钟伟锋, 余荣. 微电网中面向用户的自适应能量调度策略[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(3): 77-81,87.
[7]	汪扬, 曾鹏, 张延宇, Ashish Umre. 智能电网设备层WIA-PA无线网络的维护语义度量[J]. 北京邮电大学学报, 2015, 38(2): 27-32.

面向智能电网负荷调节的自适应储能系统控制

Adaptive Energy Storage System Control for Load Regulation in Smart Grid

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