With the rise of the electric vehicle industry,as the power source of electric vehicles,lithium battery has become a research hotspot.The state of charge(SOC)estimation and modelling of lithium battery are studied in ...With the rise of the electric vehicle industry,as the power source of electric vehicles,lithium battery has become a research hotspot.The state of charge(SOC)estimation and modelling of lithium battery are studied in this paper.The ampere-hour(Ah)integration method based on external characteristics is analyzed,and the open-circuit voltage(OCV)method is studied.The two methods are combined to estimate SOC.Considering the accuracy and complexity of the model,the second-order RC equivalent circuit model of lithium battery is selected.Pulse discharge and exponential fitting of lithium battery are used to obtain corresponding parameters.The simulation is carried out by using fixed resistance capacitance and variable resistance capacitor respectively.The accuracy of variable resistance and capacitance model is 2.9%,which verifies the validity of the proposed model.展开更多
考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM...考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。展开更多
为持续推进国家“双碳”目标,优化储能电池的寿命和经济性,通过建立计及温度和循环次数的电池寿命模型,并结合开路电压测试、混合脉冲功率特性(hybrid pulse power characterization,HPPC)实验、充放电循环实验和日历老化实验等方法,研...为持续推进国家“双碳”目标,优化储能电池的寿命和经济性,通过建立计及温度和循环次数的电池寿命模型,并结合开路电压测试、混合脉冲功率特性(hybrid pulse power characterization,HPPC)实验、充放电循环实验和日历老化实验等方法,研究了储能电池的寿命特性及经济性优化策略。结果表明,采用全寿命周期经济等值为上层优化目标、系统日区间最优运行策略为下层优化目标的双层优化配置模型,可有效提升储能系统的经济性。在内蒙古自治区某牧区风储微电网的算例分析中,优化后风机装机功率由60 kW调整为30 kW,储能电池容量优化为1103 kW·h,储能系统总运行成本减少5.02×10^(5)元,并揭示了温度和循环次数对系统运行成本的影响规律。可见,该优化方法可在确保系统稳定运行的前提下,提升储能系统的经济性与可推广性,为储能技术的工程应用提供理论支撑。展开更多
软磁复合材料因其突出的高频特性而被广泛用作变压器和电机的铁心材料。为了提高高频磁化下变压器或电机的效率与功率密度,需要提高产品设计阶段铁损的计算精度。该文提出一种基于梯形等效电路与神经网络结合的动态磁滞模型,可用以计算...软磁复合材料因其突出的高频特性而被广泛用作变压器和电机的铁心材料。为了提高高频磁化下变压器或电机的效率与功率密度,需要提高产品设计阶段铁损的计算精度。该文提出一种基于梯形等效电路与神经网络结合的动态磁滞模型,可用以计算高频软磁复合材料铁损。该模型通过非理想电感、恒定电阻和非线性电阻分别计算静态磁滞损耗、涡流损耗和异常损耗;其中,为了提高低磁密下静态磁滞回环的模拟精度,引入能够表征磁化过程的神经网络算法模拟静态磁滞部分;同时,在采用梯形等效电路计算涡流损耗和异常损耗时,考虑趋肤效应对铁损的影响;最后,搭建高频正弦激励下的软磁材料磁特性测试系统,在频率为1 Hz~10 k Hz范围内对软磁复合材料的磁滞回线和铁损进行实验测量,并将铁损计算方法与实测数据进行对比,验证该模型在高频正弦激励下预估损耗的准确性,为变压器和电动机优化设计提供一种模型结构简单、精度较高且工程实用性强的损耗计算方法。展开更多
基金Project(51507073)supported by the National Natural Science Foundation of China。
文摘With the rise of the electric vehicle industry,as the power source of electric vehicles,lithium battery has become a research hotspot.The state of charge(SOC)estimation and modelling of lithium battery are studied in this paper.The ampere-hour(Ah)integration method based on external characteristics is analyzed,and the open-circuit voltage(OCV)method is studied.The two methods are combined to estimate SOC.Considering the accuracy and complexity of the model,the second-order RC equivalent circuit model of lithium battery is selected.Pulse discharge and exponential fitting of lithium battery are used to obtain corresponding parameters.The simulation is carried out by using fixed resistance capacitance and variable resistance capacitor respectively.The accuracy of variable resistance and capacitance model is 2.9%,which verifies the validity of the proposed model.
文摘考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。
文摘软磁复合材料因其突出的高频特性而被广泛用作变压器和电机的铁心材料。为了提高高频磁化下变压器或电机的效率与功率密度,需要提高产品设计阶段铁损的计算精度。该文提出一种基于梯形等效电路与神经网络结合的动态磁滞模型,可用以计算高频软磁复合材料铁损。该模型通过非理想电感、恒定电阻和非线性电阻分别计算静态磁滞损耗、涡流损耗和异常损耗;其中,为了提高低磁密下静态磁滞回环的模拟精度,引入能够表征磁化过程的神经网络算法模拟静态磁滞部分;同时,在采用梯形等效电路计算涡流损耗和异常损耗时,考虑趋肤效应对铁损的影响;最后,搭建高频正弦激励下的软磁材料磁特性测试系统,在频率为1 Hz~10 k Hz范围内对软磁复合材料的磁滞回线和铁损进行实验测量,并将铁损计算方法与实测数据进行对比,验证该模型在高频正弦激励下预估损耗的准确性,为变压器和电动机优化设计提供一种模型结构简单、精度较高且工程实用性强的损耗计算方法。
