State of energy estimation in electric propulsion systems with lithium-sulfur batteries

Lithium-Sulfur (Li-S) batteries are an emerging and appealing electrical energy storage technology. The literature on the Stateof- charge (SoC) estimation of Li-S is readily available. In real-world, battery operated vehicles and equipment need to monitor the electrical energy. This paper focuses on State-of-Eneergy (SoE) estimation of Li-S battery based electric propulsion system. This paper bridges literature gap of the SoE estimation of Li-S battery. While comparing mathematically, the definition of the SoC and SoE batteries are different. Reviewing the SoC estimation, this paper compares the SoC and SoE estimation for same data set. The challenges in Li-S SoC and SoE estimation include battery modelling and time-varying parameters and nonlinear voltage measurement, which has deeply skewed high-plateau and flatted low-plateau characteristics. Modelling Li-S battery as a Thevenin’s equivalent circuit network (ECN), the battery parameters are estimated using Predict Error Minimization (PEM) approach. For estimate SoC and SoE, the extended Kalman filter (EKF) is used. Since the parameters are high sensitive to battery current, the estimators use parameters obtained by polynomial fitting model. A simple switching logic based on SoCmeasurement voltage is used to join the high- and low-plateau. The degree of observability analysis is used to investigate the performance of SoE estimation by the EKF. Using experiment test data, simulation results demonstrate the performance of both SoC and SoE estimators. Results show that the SoE estimation is as close to the SoC estimatio

State estimation for one-dimensional agro-hydrological processes with model mismatch

The importance of accurate soil moisture data for the development of modern closed-loop irrigation systems cannot be overstated. Due to the diversity of soil, it is difficult to obtain an accurate model for agro-hydrological system. In this study, soil moisture estimation in 1D agro-hydrological systems with model mismatch is the focus. To address the problem of model mismatch, a nonlinear state-space model derived from the Richards equation is utilized, along with additive unknown inputs. The determination of the number of sensors required is achieved through sensitivity analysis and the orthogonalization projection method. To estimate states and unknown inputs in real-time, a recursive expectation maximization (EM) algorithm derived from the conventional EM algorithm is employed. During the E-step, the extended Kalman filter (EKF) is used to compute states and covariance in the recursive Q-function, while in the M-step, unknown inputs are updated by locally maximizing the recursive Q-function. The estimation performance is evaluated using comprehensive simulations. Through this method, accurate soil moisture estimation can be obtained, even in the presence of model mismatch

Observabilidad y diseño de observadores no-lineales en producción de biocombustibles

124 páginas. Doctorado en Ingeniería de Procesos.Uno de los mayores obstáculos para el diagnóstico, monitoreo y control de bioprocesos es la ausencia de sensores para la medición de variables clave que tengan las siguientes características: (i) en línea, (ii) confiables, (iii) no intrusivos, (iv) esterilizables, y (v) con buenas propiedades de robustez. Las variables clave en la mayoría de bioprocesos incluyen la carga orgánica, las especies de microorganismos, las concentraciones de metabolitos o productos intermedios y las velocidades de reacción. En la literatura se han propuesto los sensores suaves u observadores de estados para la estimación de estados no medibles en una gran cantidad de bioprocesos. Un observador de estados es un sistema dinámico que reconstruye estados no medidos de un sistema con base a un modelo dinámico del sistema y de las mediciones disponibles. Un análisis previo al diseño del observador es la propiedad de observabilidad, la cual se ha estudiado usando diferentes aproximaciones. Sin embargo, la más común es la que se basa en el criterio de observabilidad con base a una linealización del modelo original en un punto de operación dado, por lo general en los puntos de equilibrio del proceso. En la actualidad estas técnicas se han complementado con otras técnicas de diferentes áreas, como los diagramas de inferencia. Existe una gran cantidad de diseño de observadores, tales como los observadores clásicos de Luenberger y filtros de Kalman que garantizan convergencia asintótica de los estados estimados a los reales considerando un modelo perfecto y que se cumple la propiedad de observabilidad en su aproximación lineal. Para tratar con incertidumbres del modelo se han propuesto extensiones o modificaciones a los observadores anteriores, así como otras propuestas tales como observadores difusos, adaptables, y de tipo modo deslizante. El interés de este proyecto de investigación doctoral es profundizar en el estudio de la observabilidad y el diseño de los observadores más adecuados para bioprocesos en producción de biocombustibles. En particular, la investigación se centra en tres aspectos: (i) El análisis de observabilidad no-lineal con base a diferentes enfoques reportados en la literatura. (ii) La variabilidad de las propiedades de la observabilidad en diferentes regiones de operación. (iii) La aplicación de diferentes técnicas de estimación de estados a diferentes casos de estudio. Debido a su relevancia e interés actual, la clase de bioprocesos considerados son los biocombustibles, sin embargo, las metodologías y resultados reportados se espera que sean aplicables a una amplia clase de bioprocesos.Investigación realizada con el apoyo del Programa Nacional de Posgrados de Calidad del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT)

Um estudo sobre métodos de determinação de estados e parâmetros de máquinas síncronas de polos salientes

Orientador: Mateus GiesbrechtDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: As máquinas síncronas de polos salientes desempenham um papel fundamental na análise de estabilidade de sistemas elétricos de potência, especialmente em países cuja maior parte da energia gerada provém de fontes hidráulicas. Os modelos elétricos equivalentes que descrevem o comportamento dessas máquinas são compostos por diversos parâmetros, os quais são utilizados em uma ampla gama de estudos. No presente trabalho, estudam-se e propõem-se técnicas de estimação de estados e parâmetros de máquinas síncronas de polos salientes. A princípio, as equações de tensão, de fluxos concatenados, de potência e de movimento são desenvolvidas com as devidas unidades de medida, tanto em variáveis de máquina quanto em variáveis projetadas sobre um plano ortogonal que gira na velocidade elétrica do rotor. Na maior parte da literatura, essas unidades não são explicitadas no equacionamento. Dentre os parâmetros elétricos dos modelos das máquinas síncronas de polos salientes, as reatâncias de magnetização são os que mais influenciam o comportamento da máquina em condições de regime permanente senoidal. Desta forma, apresenta-se uma nova abordagem à estimação do ângulo de carga dessas máquinas e o subsequente cálculo das reatâncias de magnetização a partir de condições de carga específicas -- o desempenho do método proposto é avaliado em dados de simulação e em dados reais de operação de um gerador síncrono de grande porte. Algumas abordagens à determinação de parâmetros requerem que a máquina seja posta fora de operação para que ensaios específicos possam ser realizados. Dentre eles, um dos mais empregados na determinação de parâmetros transitórios e de regime permanente é o ensaio de rejeição de carga; assim, este ensaio também é analisado e aperfeiçoado por um método automatizado de separação de soma de exponenciais baseado em projeção de variáveis. Por tratar-se de um sistema multivariável e altamente não linear, diferentes observadores de estado também são utilizados para se determinarem estados e parâmetros de máquinas síncronas em tempo hábil e com precisão satisfatória. Este trabalho apresenta uma abordagem não linear recursivamente aplicável à estimação de fluxos concatenados, correntes de enrolamentos amortecedores, ângulo de carga e reatâncias de magnetização de máquinas síncronas de polos salientes por meio da filtragem de partículas. Um modelo não linear de oitava ordem é considerado e apenas as medições realizadas nos terminais da armadura e do campo durante regime permanente se fazem necessárias para estimar as referidas grandezasAbstract: Salient-pole synchronous machines play a fundamental role in the stability analysis of electrical power systems, especially in countries where most of the generated energy comes from hydraulic sources. The electrical equivalent models that describe the behavior of these machines are composed of several electrical parameters, which are used in a wide range of studies. In the present work, techniques for estimating states and parameters of salient-pole synchronous machines are studied and proposed. A priori, the voltage, flux linkage, power, and motion equations are developed with the appropriate units included, both in machine variables and in variables projected on an orthogonal plane rotating in the rotor's electrical speed. In most of the literature, these units are not explained in the equation process. Among the electrical parameters, the magnetizing reactances are the ones that most influence the machine behavior under transient and steady-state conditions. In this way, a new approach to estimate the load angle of these machines and the subsequent calculation of the magnetizing reactances from specific load conditions are presented -- the performance of the proposed method is evaluated by means of simulation data and by operating data of a large synchronous generator. Some approaches to determine parameters require the machine to be taken out of operation, so that specific tests may be performed. Among them, one of the most used to determine transient and steady-state parameters is the load rejection test; thus, this test is also analyzed and refined by an automated method based on variable projection for separating the resulting sum-of-exponentials. Since the machines are highly nonlinear, multivariate, dynamic systems, different state observers seek to solve the state estimation problem in a timely manner and with satisfactory accuracy. This work presents a nonlinear and recursive approach for the estimation of flux linkages per second, amortisseur winding currents, load angle, and magnetizing reactances of salient-pole synchronous machines by means of the particle filtering. An eighth-order nonlinear model is considered, and only measurements taken at the machine terminals are necessary to estimate these quantitiesMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétrica162015/2018-6CNPq