锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对电池安全监测与能量的高效利用具有重要意义。提出一种新的验证模型,首先对电池新一代汽车合作伙伴(PNGV)模型进行改进,考虑电池充放电的差异,加入了二极管电阻的并联网络来代替传统PNG...锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对电池安全监测与能量的高效利用具有重要意义。提出一种新的验证模型,首先对电池新一代汽车合作伙伴(PNGV)模型进行改进,考虑电池充放电的差异,加入了二极管电阻的并联网络来代替传统PNGV模型的内阻,在此基础上,增加了一个RC的并联网络来表征电池的动静态特性。以三元锂电池为研究对象,通过遗忘因子最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对改进模型进行在线参数辨识,并提出了主充电、放电实验对锂电池工作特性进行仿真分析,通过FFRLS-EKF算法在DST工况下对SOC进行估算。实验结果表明,改进的2RC-PNGV模型能够较好地反映锂电池工作特性,HPPC实验的平均电压误差为0.17%,模型具有较高的精度。主充电过程SOC平均估算误差为0.957%,最大估算误差为5.03%;主放电过程SOC平均估算误差为0.807%,最大估算误差为3.38%,表明改进的2RC-PNGV模型与联合估计算法均可用于SOC实际估算。展开更多
荷电状态(state of charge,SOC)和峰值功率(state of peak power,SOP)的精确估计对保障电池安全稳定运行具有重要意义。为解决传统估计算法误差高、鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman f...荷电状态(state of charge,SOC)和峰值功率(state of peak power,SOP)的精确估计对保障电池安全稳定运行具有重要意义。为解决传统估计算法误差高、鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filtering,AUKF)和经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)的全钒液流电池(all-vanadium redox batteries,VRB)SOC/SOP联合估计方法。首先,为了提高传统模型的建模精度,本文综合考虑了VRB的电化学场和流体力学场的耦合特性,建立了一个能够全面刻画VRB运行过程的综合等效电路模型,并采用人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)对模型参数进行离线辨识。随后,考虑到传统的UKF算法无法适应系统噪声,收敛性差,且忽略电池参数变化等缺点,本文提出了基于AUKF的在线参数辨识和SOC估计算法,通过自适应调整UKF算法的参数来提高模型的精度。结合SOC的估计结果,采用EMPC算法估计VRB的SOP,并综合考虑了电压、电流、SOC和电解液流速等约束条件。最后,设计了多种实验工况验证了本文提出的SOC/SOP联合估计算法的精度。文章研究内容能够为液流电池不同运行状态下峰值功率预测和储能电站的精准调度提供依据。展开更多
文摘锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对电池安全监测与能量的高效利用具有重要意义。提出一种新的验证模型,首先对电池新一代汽车合作伙伴(PNGV)模型进行改进,考虑电池充放电的差异,加入了二极管电阻的并联网络来代替传统PNGV模型的内阻,在此基础上,增加了一个RC的并联网络来表征电池的动静态特性。以三元锂电池为研究对象,通过遗忘因子最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对改进模型进行在线参数辨识,并提出了主充电、放电实验对锂电池工作特性进行仿真分析,通过FFRLS-EKF算法在DST工况下对SOC进行估算。实验结果表明,改进的2RC-PNGV模型能够较好地反映锂电池工作特性,HPPC实验的平均电压误差为0.17%,模型具有较高的精度。主充电过程SOC平均估算误差为0.957%,最大估算误差为5.03%;主放电过程SOC平均估算误差为0.807%,最大估算误差为3.38%,表明改进的2RC-PNGV模型与联合估计算法均可用于SOC实际估算。
