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J-GLOBAL ID：202202226358930040   整理番号：22A0925749

熱と電力の状態を考慮したハイブリッドエネルギー貯蔵システムのエネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

An Energy Management Strategy for Hybrid Energy Storage Systems coordinate with state of thermal and power

著者 (3件)： Wang Li (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, PR China) ,  Li Mince (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, PR China) ,  Chen Zonghai (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, PR China)
資料名： Control Engineering Practice  (Control Engineering Practice)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0647A  ISSN： 0967-0661  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイブリッドエネルギー貯蔵システム(HESS)は電気自動車のプロセスでますます重要な役割を果たし,HESSエネルギー管理戦略(EMS)はエネルギー貯蔵装置の安全運転を保証しながら最適電力分配結果を達成しなければならない。電池とスーパーキャパシタ(SC)の電力状態は,それらの適切な操作の鍵である。本論文では,電力と電流限界を考慮して,HESSのためのEMSを提案した。HESSの電気-熱モデルと電力予測方法を,本論文で詳述した。EMSの本体は,電気予測モデルによる適応モデル予測制御アルゴリズムであり,予測モデルにおける様々なパラメータを変えるために主に使用される熱モデルである。電力予測法は,温度,電圧,電流および充電状態の種々の影響を考慮した。これらのマルチ限界を適用して,EMSの電池とSCに割り当てられる充電と放電電流を制約した。実験結果から,SC放電電流は46.3%減少し,充電電流は22.7%減少した。さらに,データは,提案アルゴリズムがシステム性能を改善し,エネルギー損失を減らすことができることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  エネルギー損失 ,  電圧 ,  電池 ,  電流 ,  *電力 ,  電気自動車 ,  配電 ,  モデリング ,  予測モデル
準シソーラス用語： スーパーキャパシタ ,  熱モデル ,  放電電流 ,  充電状態 ,  充電電流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エネルギー管理戦略 ,  電力の状態 ,  電気-熱モデル ,  電力予測法 ,  適応モデル予測制御

分類 (3件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (3件)： エネルギー貯蔵システム ,  エネルギー管理 ,  戦略