考虑通信负载的5G基站光储一体化系统

成果编号：39477

价格：面议

完成单位：合肥工业大学

单位类别：211系统院所

完成时间：2022年

成熟程度：试生产阶段

服务产业领域：能源环保

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发布人：李鑫离线

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随着通信技术的迅速发展和移动互联网的普及，通信基站需要以高效稳定的方式供电，以保持通信网络的正常运行。而铁塔通信基站由于工作强度较大，对电力的需求量较高，供电成本高。通过合理配置储能技术和可再生能源，可以有效管理耗电量、降低能源成本，并实现对环境的友好。这将有助于提供可持续、高效、稳定的供电方案，推动通信基站向清洁能源转型，促进可持续发展。本方案将整个供电系统分为供电侧与负荷侧两端，铁塔基站作为供电对象位于负荷侧，供电侧则由光伏系统、包含铅酸电池、锂电池和钒电池的储能系统以及柴电三部分组成。光伏系统、铅酸电池、锂电池钒电池分别经直流-直流变换器接入直流母线，柴油发电机由于其特性需接交流-直流变换器接入母线，铁塔基站则从母线上取用电力。混合储能系统可以根据通信基站的耗电量情况和时间变化进行动态调整和管理，以满足不同负荷条件下的供电需求。铅酸电池、全钒液流电池和锂电池等储能技术具有不同的特点，可以在不同情况下提供灵活的能量储存和释放，以满足基站的电力需求。柴油发电机可以作为备用电源，用于应对紧急情况或能源短缺的情况。

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成果介绍

科技计划：

成果形式：新技术

合作方式：技术开发

参与活动：第二届江苏产学研合作对接大会

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 1 项
已授权专利,其中:发明专利 3 项
专利号:
ZL201610225720.7
ZL201610961338.2

成果简介

成果概况

创新要点

1、提出了一种基于递推最小二乘算法(recursive least square，RLS)和扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter, EKF)相结合的SOC估计方法。该方法采用RLS算法实现电池数学模型参数的在线辨识，辨识的结果作为EKF算法估计SOC所需的参数，将二者结合能够实现SOC的准确估计。 2. 针对SOC初始值偏差较大引起EKF算法不易收敛的问题，提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法(improved extended Kalman filter，IEKF)的SOC估计方法。该算法在SOC初始值误差较大时仍具有较好的精度、快速性和鲁棒性。 2、提出了协同控制策略，包括电池组均衡控制、并联储能系统均流控制、储能系统内部功率分配、光储协调控制等。

主要技术指标

1. 防护等级：IP54 2. 工作温度范围：-25摄氏度至55摄氏度； 3. 相对湿度：0-95% 4. 消防系统：烟雾检测、温感、可燃气体、漏液检测、视频监控； 5. 支持485/CAN/光纤通讯接口 6.电池类型：铅酸电池、锂电池、全钒液流电池

其他说明

完成人信息

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