近日，电气自动化领域国际顶级刊物《IEEE Transactions on Industrial Electronics》（一区Top，IF：8.162）报道了人工智能学院车联网团队在新能源混合储能系统控制方向的研究进展，相关成果以“An Event-Triggered Deadbeat Control Considering Dynamic Power Loss Compensation for Hybrid Energy Storage System”为题在线发表。
加快构建现代能源体系是保障国家能源安全并如期实现“碳达峰”“碳中和”的内在要求，也是推动实现经济社会高质量发展的重要支撑。构建可再生能源占比逐渐提高的新型电力系统蓄势待发，能源转型技术路线和发展模式趋于多元化。“双碳”目标的实现将推动以可再生能源为主体的多能互补融合系统长足发展。
图1“可再生能源+混合储能”系统架构图
可再生能源和储能系统的高效协同控制技术是保证分布式可再生能源安全运行的关键，为接入新能源的微电网多源协控、能量管理、电网交互和经济运营等提供重要技术支撑，也是清洁能源高效化利用的基础保障。包含电池和超级电容的混合储能系统，因其兼顾高功率密度和高能量密度的特性，能有效应对可再生能源的间歇性功率输出和负载不确定性带来的各种充放电需求，以保证用电安全。
图2混合储能系统综合评测平台
该论文提出了一种简洁的无差拍控制策略，使混合储能系统能够在光伏发电量和负荷需求快速变化的情况下，实时高效地稳定输出电压。在系统建模中考虑了半导体器件的导通损耗，通过补偿导通功率损耗，提升了系统的动态性能。同时，与事件触发控制相结合，减少开关损耗和计算量。通过综合评测实验表明，系统动态误差和安定时间分别降低25.6%-36%和33.3%-37.5%，在事件触发机制的控制下，开关损耗和计算负担降低30%-41.9%。该方法有效地解决了由于可再生能源不确定性所导致的用电安全问题。
图3测试验证结果
河南大学人工智能学院为该论文的第一单位，车联网团队青年学者张西镚老师为第一作者，中山大学副教授王本斐为通讯作者。该研究工作为河南大学、中山大学、新西兰奥克兰大学共同开展的国际联合研究成果，受到国家自然科学基金面上项目、国际合作项目等课题的资助。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9870658
