为提高锂离子电池荷电状态（state of charge,SOC）的估计精度并准确估计健康状态（state of health,SOH）,以二阶RC等效电路模型为研究对象,基于Sage-Husa自适应滤波的思想,对传统的平方根无迹卡尔曼滤波（square-root unscented Kalma...为提高锂离子电池荷电状态（state of charge,SOC）的估计精度并准确估计健康状态（state of health,SOH）,以二阶RC等效电路模型为研究对象,基于Sage-Husa自适应滤波的思想,对传统的平方根无迹卡尔曼滤波（square-root unscented Kalman filter,SRUKF）进行改进,提出一种自适应SRUKF（adaptive square-root unscented Kalman filter,ASRUKF）算法,该算法通过对状态方差阵和噪声方差阵平方根的递推估算,确保了状态和噪声方差阵的对称性和非负定性。验证结果显示,相比于SRUKF算法,ASRUKF算法能够得到精度更高的SOC估计值,并在FUDS工况下将最大SOC估计误差降低4%。针对电池欧姆内阻和容量参数随着电池的老化而变化的现象,对内阻和容量进行实时在线估计,在此基础上完成对SOH参数的预测。验证结果表明,联合估计算法对电池的欧姆电阻和容量有一个较好的估计,进一步提升了电池状态的估计精度。展开更多
在充电式混合动力电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和电动汽车(electric vehicle,EV)中,对电池进行精确、可靠的荷电状态估计(state of charge,SOC)非常重要。传统估计方法存在计算量大、估计不精确等缺点,提出一种平方...在充电式混合动力电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和电动汽车(electric vehicle,EV)中,对电池进行精确、可靠的荷电状态估计(state of charge,SOC)非常重要。传统估计方法存在计算量大、估计不精确等缺点,提出一种平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscented Kalman filter,SRUKF)算法对SOC进行实时估计及更新。利用无迹变换(unscented transformation,UT)精确估计系统方程的均值和协方差,使估算值达到二阶精度。利用平方根算法保证状态协方差的半正定性,提高数字计算的稳定性。通过实验对比,验证了该算法的有效性。结果表明,该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC估计的实际需求。展开更多
锂离子电池具有无记忆效应、轻量化、环保等特点,因此常作为电动交通工具、电子设备的能源来源,并适用于各种规模的能源存储。在锂离子电池管理系统中,电池的荷电状态(state of charge,SOC)是最关键的指标之一,其准确估计对于实现电池...锂离子电池具有无记忆效应、轻量化、环保等特点,因此常作为电动交通工具、电子设备的能源来源,并适用于各种规模的能源存储。在锂离子电池管理系统中,电池的荷电状态(state of charge,SOC)是最关键的指标之一,其准确估计对于实现电池系统的高效能量管理和优化控制至关重要。因此本文提出了一种基于动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计方法。首先,通过间歇放电实验获取电池不同SOC下的开路电压,并进一步拟合得到电池的OCV-SOC曲线,接着采用二阶RC等效电路模型对锂离子电池建模,然后通过混合功率脉冲特性工况测试对电池模型参数进行辨识。由于实际应用中锂离子电池为非线性系统且SOC估计精度容易受到噪声的影响,本文在卡尔曼滤波算法的基础上采用无迹变换处理,加入噪声自适应过程,以实现噪声特性自适应估计,动态调整测量噪声与过程噪声,提高算法鲁棒性以及估计精度。最后选取DST与FUDS工况进行验证,结果表明在不同工况下动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波算法的估计平均绝对误差、最大绝对误差以及均方根误差相较于自适应无迹卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波算法均有降低,其平均绝对误差小于0.59%。本文提出的动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波算法能够更准确地估计锂离子电池SOC。展开更多
文摘锂离子电池具有无记忆效应、轻量化、环保等特点,因此常作为电动交通工具、电子设备的能源来源,并适用于各种规模的能源存储。在锂离子电池管理系统中,电池的荷电状态(state of charge,SOC)是最关键的指标之一,其准确估计对于实现电池系统的高效能量管理和优化控制至关重要。因此本文提出了一种基于动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计方法。首先,通过间歇放电实验获取电池不同SOC下的开路电压,并进一步拟合得到电池的OCV-SOC曲线,接着采用二阶RC等效电路模型对锂离子电池建模,然后通过混合功率脉冲特性工况测试对电池模型参数进行辨识。由于实际应用中锂离子电池为非线性系统且SOC估计精度容易受到噪声的影响,本文在卡尔曼滤波算法的基础上采用无迹变换处理,加入噪声自适应过程,以实现噪声特性自适应估计,动态调整测量噪声与过程噪声,提高算法鲁棒性以及估计精度。最后选取DST与FUDS工况进行验证,结果表明在不同工况下动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波算法的估计平均绝对误差、最大绝对误差以及均方根误差相较于自适应无迹卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波算法均有降低,其平均绝对误差小于0.59%。本文提出的动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波算法能够更准确地估计锂离子电池SOC。
