Математическое моделирование внутренних параметров аккумуляторных батарей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предмет исследования: математическая модель работы аккумуляторной батареи в качестве энергетического буфера.

Цель исследования: повышение точности моделирования процента заряда аккумуляторной батареи (SOC) за счёт идентификации её внутренних параметров.

Методы исследования: численная оптимизация с применением метода линейной регрессии для определения внутренних параметров аккумулятора, влияющих на процесс заряда и разряда.

Объект исследования: энергосистема автономного поселения с гибридными источниками энергии – дизель-генератором и фотоэлектрическими панелями.

Основные результаты исследования: в результате работы было установлено, что исходная математическая модель работы аккумуляторной батареи демонстрирует значимое расхождение между моделированными данными и измеренными. В частности, ток заряда-разряда АКБ отличается от ожидаемого в моменты работы дизель--генератора и фотоэлектрических панелей. В качестве попытки устранения неточности был применен метод численной оптимизации – линейная регрессия, в задачи которой входил поиск таких внутренних параметров, чтобы расхождение между моделированными данными и измеренными было минимальным. Применение данного подхода позволило снизить среднюю ошибку моделирования процента заряда с 16,77 % до 2,1 %, а также снизило эффект накопления ошибки со временем.

Об авторах

Владимир Захарович Ковалев

Югорский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vz_kovalev@mail.ru

доктор технических наук, профессор Политехнической школы

Россия, Ханты-Мансийск

Анатолий Вячеславович Шицелов

Югорский государственный университет

Email: a_shicelov@ugrasu.ru

старший преподаватель Инженерной школы цифровых технологий

Россия, Ханты-Мансийск

Рустам Нуриманович Хамитов

Тюменский индустриальный университет

Email: apple_27@mail.ru

доктор технических наук, профессор кафедры электроэнергетики

Россия, Тюмень

Список литературы

  1. Автономное электроснабжение объектов на основе возобновляемых источников энергии / М. М. Украинцев, П. Т. Корчагин, С. М. Воронин, И. В. Юдаев // Устойчивое развитие горных территорий. – 2025. – Т. 17, № 1 (63). – С. 482–492. – EDN DHBCJV.
  2. Адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов ретроспективного корреляционного анализа / О. В. Архипова, В. З. Ковалев, Р. Н. Хамитов, Ю. Н. Ниязбекович // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – № 2. – С. 224–239.
  3. Адаптивное краткосрочное прогнозирование потребления электроэнергии автономными энергосистемами малых северных поселений на основе методов ретроспективного регрессионного анализа / А. С. Глазырин, Е. В. Боловин, О. В. Архипова [и др.] // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – № 4. – С. 231–248.
  4. Андреева, К. А. Оценка влияния параметров системы накопления энергии на эффективность работы солнечно-дизельных комплексов с генерацией на основе возобновляемых источников энергии / К. А. Андреева, А. Г. Васьков // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2023. – № 6(81). – С. 82–91. – EDN JVZRLR.
  5. Брянцев, А. А. Методика определения параметров динамической модели литий-ионного аккумулятора / А. А. Брянцев, В. Г. Букреев, А. А. Шилин // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2019. – Т. 22, № 4. – С. 96–101. – EDN VYSIFG.
  6. Возмилов, А. Г. Исследование и математическое моделирование литий-ионного аккумулятора / А. Г. Возмилов, С. А. Панишев, А. А. Лисов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. – 2022. – Т. 22, № 2. – С. 30–36. – EDN OJAEVM.
  7. Голубчик, Т. В. Результаты экспериментальных испытаний литий-железо-фосфатного аккумулятора производства компании «Лиотех» в низкотемпературных условиях / Т. В. Голубчик, А. С. Куликов // Электроника и электрооборудование транспорта. – 2021. – № 1. – С. 17–20. – EDN AEZVTR.
  8. Изучение возможности контроля качества литий-ионных аккумуляторов для автономных источников энергии / В. Л. Гапонов, Д. М. Кузнецов, В. В. Дудник, Н. П. Шабельская // Вестник Технологического университета. – 2020. – Т. 23, № 7. – С. 28–32. – EDN HSYYLL.
  9. Исследование методов аппроксимации для решения задачи краткосрочного прогнозирования суточного электропотребления / Р. Н. Хамитов, А. С. Грицай, И. В. Червенчук, Г. Э. Синицин // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Технические науки. – 2016. – № 4. – С. 91–98.
  10. Лукутин, Б. В. Системы электроснабжения с ветровыми и солнечными электростанциями / Б. В. Лукутин, И. О. Муравлев, И. А. Плотников. – Томск : Издательство Томского политехнического университета, 2015. – 128 c.
  11. Обзор методов моделирования и управления киберфизическими системами в мультиэнергетических микросетях / Н. В. Томин, А. В. Домышев, Е. А. Барахтенко [и др.] // iPolytech Journal. – 2023. – Т. 27, № 4. – С. 773–789. – EDN SNZFCH.
  12. Обухов, С. Г. Математическая модель накопителя энергии автономной фотоэлектрической станции / С. Г. Обухов, Д. Ю. Давыдов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2024. – Т. 335, № 6. – С. 110–122. – EDN KCFELP.
  13. Тарасенко, А. Б. Выбор накопителя энергии для микрогазотурбинной установки, автономно работающей в условиях Севера / А. Б. Тарасенко, О. С. Попель, С. В. Монин // Теплоэнергетика. – 2023. – № 12. – С. 101–113. – EDN YBTTNF.
  14. Тимофеев, Г. А. Поиск подходящей архитектуры для разработки цифрового двойника гибридных энергетических систем в изолированных от сетевых энергосистем средах с использованием ТРИЗ-эволюционного подхода / Г. А. Тимофеев // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2022. – Т. 20, № 4. – С. 76–99. – EDN QEXACZ.
  15. Хандорин, М. М. Оценка остаточной емкости литий-ионной батареи космического аппарата без использования датчика тока / М. М. Хандорин, В. Г. Букреев // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2021. – Т. 64, № 8. – С. 649–655. – EDN VOJGDX.
  16. Чернов, М. Б. Компьютерное моделирование динамики состояния заряда (SOC) электрических аккумуляторов / М. Б. Чернов, А. В. Голубков // Ученые записки УлГУ. Серия: Математика и информационные технологии. – 2023. – № 1. – С. 171–179. – EDN FLXYQR.
  17. Шамарова, Н. А. Сложности корректной оценки величины энергоемкости литий-ионных аккумуляторных батарей в составе систем накопления электроэнергии / Н. А. Шамарова // Энергоэксперт. – 2022. – № 2(82). – С. 70–74. – EDN LUALOU.
  18. Энгель, Е. А. Методы машинного обучения для задач прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции / Е. А. Энгель, Н. Е. Энгель // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2023. – № 2. – С. 146–170. – EDN JBDKYU.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Югорский государственный университет, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).