由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型...由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(fractional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算。仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%。展开更多
电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参...电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。展开更多
文摘由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(fractional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算。仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%。
文摘电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。
