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基于OCV模型优化的磷酸铁锂电池SOC估计
被引量：
2
1
作者
陈贵升
许杨松
+1 位作者
沈颖刚
肖仁鑫
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第7期1281-1288,共8页
锂离子电池荷电状态(SOC)与开路电压(OCV)的关系曲线(OCV曲线)是影响其SOC估计精度的核心因素。针对小电流OCV(LO)测试耗时短但数据精度较低的问题,提出一种OCV模型及其优化方法。该方法基于LO测试的OCV数据,采用道格拉斯-普克算法和分...
锂离子电池荷电状态(SOC)与开路电压(OCV)的关系曲线(OCV曲线)是影响其SOC估计精度的核心因素。针对小电流OCV(LO)测试耗时短但数据精度较低的问题,提出一种OCV模型及其优化方法。该方法基于LO测试的OCV数据,采用道格拉斯-普克算法和分段线性函数建立OCV模型。并将OCV曲线上的4个OCV点作为变量,建立了其他OCV点的随动模型,使曲线能够运用粒子群优化算法进行优化。基于优化后的OCV曲线,动态工况下的端电压估计绝对平均误差降低83.5%,采用自适应扩展卡尔曼滤波的SOC估计误差小于0.3%。该方法能够基于耗时短的LO测试获取准确OCV曲线,降低锂离子电池研究与应用的测试成本。
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关键词
磷酸铁锂电池
SOC估计
小电流ocv测试
ocv
模型
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职称材料
题名
基于OCV模型优化的磷酸铁锂电池SOC估计
被引量：
2
1
作者
陈贵升
许杨松
沈颖刚
肖仁鑫
机构
昆明理工大学云南省内燃机重点实验室
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第7期1281-1288,共8页
基金
国家自然科学基金(51567012)。
文摘
锂离子电池荷电状态(SOC)与开路电压(OCV)的关系曲线(OCV曲线)是影响其SOC估计精度的核心因素。针对小电流OCV(LO)测试耗时短但数据精度较低的问题,提出一种OCV模型及其优化方法。该方法基于LO测试的OCV数据,采用道格拉斯-普克算法和分段线性函数建立OCV模型。并将OCV曲线上的4个OCV点作为变量,建立了其他OCV点的随动模型,使曲线能够运用粒子群优化算法进行优化。基于优化后的OCV曲线,动态工况下的端电压估计绝对平均误差降低83.5%,采用自适应扩展卡尔曼滤波的SOC估计误差小于0.3%。该方法能够基于耗时短的LO测试获取准确OCV曲线,降低锂离子电池研究与应用的测试成本。
关键词
磷酸铁锂电池
SOC估计
小电流ocv测试
ocv
模型
Keywords
LiFePO4 battery
SOC estimation
low-current
ocv
test
ocv
model
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于OCV模型优化的磷酸铁锂电池SOC估计
陈贵升
许杨松
沈颖刚
肖仁鑫
《电源技术》
CAS
北大核心
2024
2
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