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基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计
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作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 北大核心 2025年第2期273-278,共6页
为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多
关键词 磷酸铁锂锂离子 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法 状态(soc)估计
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基于动态可重构电池网络状态空间模型的电池荷电状态估计 被引量:1
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作者 陈爱琢 张从佳 +3 位作者 周杨林 史兴华 刘敏 慈松 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第1期396-407,I0033,共13页
动态可重构电池网络(dynamic reconfigurable battery network,DRBN)通常由众多差异性电池单元经过电力电子开关串并联构成。为了实现对这些电池单元的均衡管理,并确保在网络中安全、精确地隔离故障电池单元,必须通过协同控制电池单元... 动态可重构电池网络(dynamic reconfigurable battery network,DRBN)通常由众多差异性电池单元经过电力电子开关串并联构成。为了实现对这些电池单元的均衡管理,并确保在网络中安全、精确地隔离故障电池单元,必须通过协同控制电池单元间的拓扑连接。因此,深入分析电池单元间的耦合关系对于网络管理至关重要。该文结合图论中的割集网络分析方法和电池单元的n阶Thevenin模型,构建DRBN的状态空间模型,从而将网络中所有电池单元耦合在一起。同时,鉴于电池单元的荷电状态(state of charge,SOC)信息对网络的优化运行和储能系统的能量管理至关重要,该文提出一种基于DRBN状态空间模型的SOC一体化估计方法。为了验证所提方法的有效性,通过实验和数值仿真,将其与现有研究中广泛采用的基于电池单元模型的荷电状态估计方法进行了对比分析,以得出最终结论。 展开更多
关键词 池单元 Thevenin模型 动态可重构池网络(DRBN) 状态空间模型 状态(soc)
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考虑分布式储能荷电状态均衡的光储微网黑启动协调控制策略
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作者 周霞 陈文剑 +1 位作者 戴剑丰 解相朋 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第7期938-951,共14页
随着新能源在电网中占比逐步增加,配备大容量分布式储能的光伏微网支撑火电厂黑启动成为可能.针对黑启动期间微网有功频繁波动,分布式储能荷电状态(SOC)越限导致黑启动失败的问题,提出一种考虑分布式储能SOC均衡的光储微网黑启动协调控... 随着新能源在电网中占比逐步增加,配备大容量分布式储能的光伏微网支撑火电厂黑启动成为可能.针对黑启动期间微网有功频繁波动,分布式储能荷电状态(SOC)越限导致黑启动失败的问题,提出一种考虑分布式储能SOC均衡的光储微网黑启动协调控制策略.该策略根据分布式储能单元SOC,将光伏系统负荷跟踪控制与最大功率跟踪控制相结合,使光伏出力有效跟踪微网负荷以避免SOC越限.在光伏出力与黑启动负荷不平衡时,分布式储能系统用于平滑系统有功功率差.对储能单元下垂控制进行改进,确保基于储能SOC的有功分配,实现各储能单元SOC均衡.通过基于一致性协议的储能二次控制,实现黑启动过程中系统有功波动下的频率稳定.仿真结果证明了光储微网黑启动可行性与所提控制策略的有效性. 展开更多
关键词 光储系统 孤岛微网黑启动 跟踪 分布式储能 状态(soc)均衡
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基于静态EIS模型的锂离子电池SOC估计 被引量:1
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作者 朱一昕 吴昊 +1 位作者 黎莞伟 刘宇凡 《电池》 北大核心 2025年第2期267-272,共6页
针对传统估算方法难以确定合适的等效模型结构导致误差较大的问题,提出基于静态电化学阻抗谱(EIS)确定电池模型的方法。对EIS进行分段分析,选择合适的分数二阶模型,利用分数降阶理论和带遗忘因子的递归最小二乘法进行参数辨识。为解决... 针对传统估算方法难以确定合适的等效模型结构导致误差较大的问题,提出基于静态电化学阻抗谱(EIS)确定电池模型的方法。对EIS进行分段分析,选择合适的分数二阶模型,利用分数降阶理论和带遗忘因子的递归最小二乘法进行参数辨识。为解决扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化后估计误差较大的问题,引入粒子滤波算法,根据上一时刻的观测数据计算粒子均值和协方差,进行本时刻的状态估计和粒子更新。根据混合功率脉冲特性(HPPC)测试的电池放电数据,对比所提算法与传统整数二阶模型。采用分数阶模型的误差均值、误差最大值分别仅为整数阶模型的46.88%、3.75%。 展开更多
关键词 化学阻抗谱(EIS) 分数阶模型 锂离子 状态(soc) 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法
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电动汽车锂离子电池状态检测方法的优化
5
作者 金朝昆 冀杰 李晓晖 《电池》 北大核心 2025年第3期542-547,共6页
提出一种优化锂离子电池状态检测的方法,旨在提高电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的检测精度。该方法结合基于开路电压和电流积分的加权组合算法,并通过自动调节电池特性参数R来减少检测误差。通过实验模拟,在不同老化状态下,对电池的... 提出一种优化锂离子电池状态检测的方法,旨在提高电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的检测精度。该方法结合基于开路电压和电流积分的加权组合算法,并通过自动调节电池特性参数R来减少检测误差。通过实验模拟,在不同老化状态下,对电池的SOC和SOH进行评估,验证方法的有效性。通过50次循环,SOC的检测误差从最初的25%逐步减少至5%以下,SOH的检测误差也维持在2%以内。该方法能在多次循环后减小SOC误差,并提升SOH检测的准确性,适合应用于电动汽车电池管理系统,提升可靠性。 展开更多
关键词 锂离子 动汽车 状态检测 状态(soc) 健康状态(SOH) 开路 流积分 池管理系统(BMS)
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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计
6
作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 二阶RC等效 状态(soc) 补偿
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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
7
作者 李美丽 刘昊 冯子亮 《电池》 北大核心 2025年第3期554-560,共7页
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度... 精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。 展开更多
关键词 锂离子 状态(soc) 可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS) 自适应平方根秩滤波(ASRRF)
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基于FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计
8
作者 阮爱国 史仰泽 +5 位作者 王方钦 黄开义 陈太刚 梁大鸿 陈海波 陈思文 《电池》 北大核心 2025年第3期529-535,共7页
针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础... 针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础,先利用FFRLS进行在线参数辨识,再将所辨识的各参数传给由EKF和迭代策略结合得到的AIEKF,完成对SOC估计。基于MATLAB进行仿真验证,用SOC估计的误差曲线、平均绝对误差及均方根误差的数值进行对比。相较于FFRLS-EKF算法,所提FFRLS-AIEKF算法的SOC估计精度更高,最大估计误差为1.6%。 展开更多
关键词 锂离子 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS) 自适应迭代策略的扩展卡尔曼滤波(AIEKF) 状态(soc)
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考虑应力特征的锂离子电池SOC估算 被引量:3
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作者 徐元中 章俊 +1 位作者 常春 姜久春 《电池》 CAS 北大核心 2024年第4期477-481,共5页
准确估计荷电状态(SOC)是保证锂离子电池可靠运行的基础。提出基于多维特征特别是结合力信号的数据驱动的SOC估算方法,对锂离子电池应力特征进行Savitzky-Golay(S-G)滤波,形成优化重构后的应力信号。提出基于麻雀搜索算法(SSA)改进的反... 准确估计荷电状态(SOC)是保证锂离子电池可靠运行的基础。提出基于多维特征特别是结合力信号的数据驱动的SOC估算方法,对锂离子电池应力特征进行Savitzky-Golay(S-G)滤波,形成优化重构后的应力信号。提出基于麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播(BP)神经网络,提高神经网络的全局寻优能力。用恒流(CC)、联邦城市驾驶工况(FUDS)进行评估。在BP神经网络中,相比于单纯使用电信号,考虑应力特征的SOC估算的均方根误差(RMSE)降低89.1%,平均绝对误差(MAE)降低88.8%,考虑应力特征的SSA-BP神经网络的SOC估算误差在0.3%以内,鲁棒性和精确性更高。 展开更多
关键词 状态(soc) 锂离子 应力 神经网络 麻雀搜索算法(SSA)
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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC 被引量:1
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作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多
关键词 状态(soc)估算 二阶RC等效路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)
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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量:1
11
作者 吴华伟 洪强 +1 位作者 陈运星 马毓博 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期118-126,共9页
电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨... 电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨识精度,联合AUKF算法对SOC进行估算;基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。研究结果表明:基于CSO-AUKF估算,SOC最大误差小于1.64%,估算精度及稳定性均好于遗传算法。 展开更多
关键词 车辆工程 池汽车 状态(soc) 猫群(CSO)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法
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基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:1
12
作者 吴胜利 欧华 邢文婷 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6742-6748,共7页
锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元... 锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(multi innovation extended Kalman filter, MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。 展开更多
关键词 锂离子 分数阶模型 多新息理论 扩展卡尔曼滤波(EKF) 状态(soc)
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采用电动势-内阻模型在线估计蓄电池荷电状态 被引量:18
13
作者 杨亚丽 李匡成 +2 位作者 陈涛 袁文涛 刘瑾 《电测与仪表》 北大核心 2010年第3期16-19,37,共5页
在快速充电技术的研究中,一个首要的任务就是确定蓄电池荷电状态(SOC),为快速充电控制提供参数依据。传统的充/放电循环测定法会使蓄电池老化,降低蓄电池内部化学物质的活性,导致内阻增加,缩短其使用寿命。文章介绍了一种基于最小二乘... 在快速充电技术的研究中,一个首要的任务就是确定蓄电池荷电状态(SOC),为快速充电控制提供参数依据。传统的充/放电循环测定法会使蓄电池老化,降低蓄电池内部化学物质的活性,导致内阻增加,缩短其使用寿命。文章介绍了一种基于最小二乘算法的电动势-内阻方法来测定蓄电池的荷电状态,这种方法可以应用于在线测定,并且无需深度放电再充电,从而延长了蓄电池的使用寿命。经实验验证这种方法是有效的。 展开更多
关键词 铅酸蓄 状态(soc) 动势一内阻模型 最小二乘法
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用最小二乘法在线估计蓄电池荷电状态 被引量:12
14
作者 李匡成 杨亚丽 +1 位作者 陈涛 袁文涛 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1056-1059,共4页
荷电状态(SOC)是标示蓄电池能力的一个重要参数。因此,如何确定SOC很重要。传统的充/放电循环测定法会使蓄电池老化,降低蓄电池内部化学物质的活性。充电不足会产生硫化现象,过充电又会引起析气失水,硫酸浓度的变化,导致蓄电池内阻增加... 荷电状态(SOC)是标示蓄电池能力的一个重要参数。因此,如何确定SOC很重要。传统的充/放电循环测定法会使蓄电池老化,降低蓄电池内部化学物质的活性。充电不足会产生硫化现象,过充电又会引起析气失水,硫酸浓度的变化,导致蓄电池内阻增加,缩短蓄电池的使用寿命。介绍了一种基于最小二乘算法的电动势-内阻方法来测定蓄电池的荷电状态,这种方法可以应用于在线测定,并且无需深度放电再充电,从而延长了蓄电池的使用寿命。经实验验证这种方法是有效的。 展开更多
关键词 状态(soc) 铅酸蓄 最小二乘法
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基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计 被引量:30
15
作者 李伟 刘伟嵬 邓业林 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期321-327,343,共8页
针对电池荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,采用扩展卡尔曼滤波方法来提高SOC的估计精度。首先以磷酸铁锂电池为研究对象,建立了电池的PNGV等效电路模型,并采用充放电实验和离线辨识的方法得到模型中的参数,得到了开路电压、欧姆内阻、... 针对电池荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,采用扩展卡尔曼滤波方法来提高SOC的估计精度。首先以磷酸铁锂电池为研究对象,建立了电池的PNGV等效电路模型,并采用充放电实验和离线辨识的方法得到模型中的参数,得到了开路电压、欧姆内阻、极化内阻和极化电容与SOC的多项式函数关系;然后,对模型进行验证,并分析了模型的准确性;最后,在实际工况下,运用扩展卡尔曼滤波方法估计锂离子电池的SOC值,并与安时法计算的SOC值进行比较。结果表明,PNGV模型结合扩展卡尔曼滤波方法估计的锂离子电池SOC值的最大误差仅为2.78%,提高了电池SOC的估计精度。 展开更多
关键词 锂离子 状态(soc) PNGV模型 开路 扩展卡尔曼滤波
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锂离子电池荷电状态预测方法研究 被引量:15
16
作者 李司光 张承宁 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期125-129,145,共6页
针对电动汽车锂离子动力电池组能量管理中的荷电状态(SOC)预测问题,提出一种根据SOC及电流(SOC-I)计算库仑效率的方法,并建立电池SOC、充放电电流及充放电库仑效率的关系.以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,采用自适应无迹卡尔曼滤波(AU... 针对电动汽车锂离子动力电池组能量管理中的荷电状态(SOC)预测问题,提出一种根据SOC及电流(SOC-I)计算库仑效率的方法,并建立电池SOC、充放电电流及充放电库仑效率的关系.以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,采用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法预测电池SOC,并将提出的库仑效率计算方法与UKF算法相结合构造了SOC-I-AUKF算法,该算法在预测过程中不断调整库仑效率、系统噪声协方差以及量测噪声协方差,以实现系统状态最优化预测.实验结果表明,SOC-I-AUKF算法有较好的SOC预测效果,与UKF算法相比,其SOC预测绝对误差、相对误差和平均误差水平都有显著提高. 展开更多
关键词 锂离子 状态(soc) 库仑效率 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)
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电动汽车用锂离子电池荷电状态定义和估算方法 被引量:2
17
作者 文锋 林程 +2 位作者 姜久春 张维戈 王占国 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期975-979,共5页
分析了现有电池荷电状态(SOC)定义方法的主要问题,基于电池的开路电压提出最大可用容量的概念,并对电池的SOC重新进行定义,从而实现了充放电容量与电池工况之间的解耦;通过更新电池的最大可用容量,避免了老化对SOC估算精度的影... 分析了现有电池荷电状态(SOC)定义方法的主要问题,基于电池的开路电压提出最大可用容量的概念,并对电池的SOC重新进行定义,从而实现了充放电容量与电池工况之间的解耦;通过更新电池的最大可用容量,避免了老化对SOC估算精度的影响;通过将电池的欧姆压降和极化电压折合到放电容量的损失上,得到电池和电池组实际可用容量的计算方法,并验证了其有效性和可行性。 展开更多
关键词 动汽车 状态(soc) 最大可用容量 实际可用容量
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温度自适应SMO算法估计锂离子电池的SOC
18
作者 吕高 樊郭宇 +2 位作者 张嘉蕾 杜君莉 史书怀 《电池》 CAS 北大核心 2024年第3期334-339,共6页
现有对锂离子电池荷电状态(SOC)的估计,没有考虑温度变化导致的SOC估计准确度降低。提出一种考虑温度的滑模观测(SMO)法进行SOC估计。基于混合脉冲功率测试(HPPC)实验的数据,得到18650型LiFePO4锂离子电池的SOC与温度、参数之间的拟合式... 现有对锂离子电池荷电状态(SOC)的估计,没有考虑温度变化导致的SOC估计准确度降低。提出一种考虑温度的滑模观测(SMO)法进行SOC估计。基于混合脉冲功率测试(HPPC)实验的数据,得到18650型LiFePO4锂离子电池的SOC与温度、参数之间的拟合式,通过台风(Typhoon)系统进行半实物实验分析。温度自适应SMO算法在低温或常温工况下的平均误差较传统SMO算法降低0.3~0.5个百分点,直接通过拟合式所快速估计的SOC较温度自适应SMO算法平均误差在2%左右,常温25℃工况下误差低于1%,能够实现较高的估计精准度,为快速估计SOC提供了较好的算法参考。 展开更多
关键词 状态(soc)估计 滑模观测(SMO) 温度影响 锂离子 半实物实验分析
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考虑荷电状态约束的储能参与电网一次调频综合控制策略 被引量:10
19
作者 赵熙临 张大恒 +2 位作者 桂玥 李品 谭森元 《现代电力》 北大核心 2022年第1期95-103,共9页
电池储能具有响应速度快、控制精度高、容量配置灵活的优点,近年来在电网调频中得到广泛关注。但传统控制方式易造成电池过充或过放,给电网运行及电池使用带来负面影响。针对该问题,提出一种考虑荷电状态(state of charge,SOC)约束的储... 电池储能具有响应速度快、控制精度高、容量配置灵活的优点,近年来在电网调频中得到广泛关注。但传统控制方式易造成电池过充或过放,给电网运行及电池使用带来负面影响。针对该问题,提出一种考虑荷电状态(state of charge,SOC)约束的储能参与电网一次调频综合控制策略。首先,构建储能电池参与电网一次调频的自动发电控制(automatic generation control,AGC)模型,提出根据电池SOC约束进行储能容量配置的方案。其次,通过对储能虚拟惯性控制及虚拟下垂控制的特征分析,根据电网频率偏差动态变化进行分配比例系数的设计,实现2种方式参与度的平滑改变。再次,以适应于电池SOC状态的参数自适应调节为目标,进行储能充放电控制系数的调整,以改善调频性能及电池SOC的变化特征。最后,通过多种方法的仿真对比,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 储能 状态(soc) 一次调频 充放控制 池容量
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三元锂电池荷电状态估计的传感器误差影响 被引量:1
20
作者 郑岳久 许霜霜 张振东 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第2期198-204,共7页
锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声... 锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。 展开更多
关键词 三元锂离子 传感器误差 状态(soc) 扩展Kalman滤波 池等效路模型 参数辨识
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