Как эффективное средство обеспечения надежной работы источника-сети-нагрузки, батареи уже перешли на более крупномасштабные, а проблема безопасности и надежности работы накопителя энергии является ключевым элементом, препятствующим его дальнейшему развитию и применению. Для проблемы оценки и предупреждения состояния работы литий-ионных аккумуляторов хранения в данной статье предлагается метод оценки состояния на основе смешанной приводом данных-модели. В первую очередь, используем классическую электрическую модель Тевенина и расширенный фильтр Калмана для построения математической модели литий-ионных аккумуляторов; затем предлагается метод нелинейной оценки состояния, основанный на практическом системном и модельном симуляционном отклонении, реализуется эффективная оценка отклонения данных-модели, а затем предупреждение процесс батареи; наконец, через симуляционные примеры проверяется, что предложенный в данной статье метод нелинейной оценки состояния (NSET) слабо зависит от точности модели, ошибок и амплитуды заряда и разряда тока. Впервые в данной статье метод нелинейной оценки состояния (NSET) применяется в предупреждении литий-ионных аккумуляторов, используя метод привода модели, т. е. расширенный фильтр Калмана, в сочетании с методом привода данных, т. е. NSET, помогает точно оценить реальное состояние накопительного литий-ионного аккумулятора и предупреждение через простой расчёт, обладает практической инженерной ценностью.

Система хранения;цифровое моделирование;технология предупреждения;расширенный фильтр Калмана;нелинейная оценка состояния