精准的锂电池建模是保证电池储能系统可靠性至关重要的手段。荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计保证了特定应用程序的安全高效运行。为了提高SOC的估计精度,首先建立等效电路模型,利用遗忘因子的偏差补偿最小二乘法(bias compens...精准的锂电池建模是保证电池储能系统可靠性至关重要的手段。荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计保证了特定应用程序的安全高效运行。为了提高SOC的估计精度,首先建立等效电路模型,利用遗忘因子的偏差补偿最小二乘法(bias compensation recursive least squares,BCRLS)对电池模型进行参数辨识。然后,利用自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法来估计SOC。由于无迹无迹卡尔曼滤波算法易受非线性因素的干扰,因此提出了利用权重量定义AUKF算法提高SOC的估计精度。由于电池在放电过程中,电池内部特性会发生变化,而电池欧姆内阻会对SOC估计结果产生直接影响。基于此,本工作提出了双自适应无迹卡尔曼滤波来进一步提高SOC的估计精度。通过和不同算法进行比较,实验结果表明,所提算法估计SOC的误差控制在2%以内,验证了算法的有效性。展开更多
精确的锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对于电池管理系统至关重要。模型参数辨识是SOC估计的前提,也是影响其估计精度的关键因素。为了有效避免噪声对参数辨识的影响,采用偏差补偿递推最小二乘法(BCRLS)进行在线参数辨识...精确的锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对于电池管理系统至关重要。模型参数辨识是SOC估计的前提,也是影响其估计精度的关键因素。为了有效避免噪声对参数辨识的影响,采用偏差补偿递推最小二乘法(BCRLS)进行在线参数辨识。在此基础上,采用自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法估计电池SOC,对系统噪声进行实时更新以提高估计精度。此外,对于计算过程中由于协方差矩阵失去正定性而出现平方根无法分解的问题,利用奇异值分解的方法代替Cholesky分解,以提高数值计算的稳定性。最后将BCRLS与ACKF相结合以实现模型参数和SOC的联合估计,并在不同工况和初始值不精确的情况下进行算法验证,结果表明本文所提算法具有较高的精度,平均绝对误差在2%以内。展开更多
文摘精准的锂电池建模是保证电池储能系统可靠性至关重要的手段。荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计保证了特定应用程序的安全高效运行。为了提高SOC的估计精度,首先建立等效电路模型,利用遗忘因子的偏差补偿最小二乘法(bias compensation recursive least squares,BCRLS)对电池模型进行参数辨识。然后,利用自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法来估计SOC。由于无迹无迹卡尔曼滤波算法易受非线性因素的干扰,因此提出了利用权重量定义AUKF算法提高SOC的估计精度。由于电池在放电过程中,电池内部特性会发生变化,而电池欧姆内阻会对SOC估计结果产生直接影响。基于此,本工作提出了双自适应无迹卡尔曼滤波来进一步提高SOC的估计精度。通过和不同算法进行比较,实验结果表明,所提算法估计SOC的误差控制在2%以内,验证了算法的有效性。
文摘精确的锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对于电池管理系统至关重要。模型参数辨识是SOC估计的前提,也是影响其估计精度的关键因素。为了有效避免噪声对参数辨识的影响,采用偏差补偿递推最小二乘法(BCRLS)进行在线参数辨识。在此基础上,采用自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法估计电池SOC,对系统噪声进行实时更新以提高估计精度。此外,对于计算过程中由于协方差矩阵失去正定性而出现平方根无法分解的问题,利用奇异值分解的方法代替Cholesky分解,以提高数值计算的稳定性。最后将BCRLS与ACKF相结合以实现模型参数和SOC的联合估计,并在不同工况和初始值不精确的情况下进行算法验证,结果表明本文所提算法具有较高的精度,平均绝对误差在2%以内。
