锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电...锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电池因存在电压平台问题,其电压波动和噪声会严重影响SOC估计的精度,本文针对这一问题,通过实验和数据驱动结合的方法,引入电池膨胀力作为新的输入维度,融合电池的电化学特性与机械特性,有效补偿了电压平台问题对SOC估计结果的影响。本研究在4种环境温度和2种动态电流测试工况下进行了实验,利用所得数据对神经网络模型进行训练和测试,以评估SOC估计精度并验证本方法的可行性和普适性。此外,本文还提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的混合模型,兼顾序列数据的局部模式与长期依赖关系,进一步提升SOC估计的可靠性。结果表明,本文提出的方法可以显著提高磷酸铁锂电池SOC估计精度,相比未引入膨胀力信号,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)平均下降了43.82%。同时,CNNBiLSTM模型相比其他常规神经网络模型,RMSE最多降低了53.88%。本研究为高精度SOC估计提供了新的思路,对提升电池管理系统的性能具有重要意义。展开更多
为解决传统的下垂控制存在均分精度不足、无法合理分配电流、下垂系数的取值无限制以及电池荷电状态(state of charge, SOC)均衡速度慢的问题,提出一种基于改进下垂系数的SOC均衡下垂控制。首先,分析了传统幂指数形式下垂控制的缺陷,提...为解决传统的下垂控制存在均分精度不足、无法合理分配电流、下垂系数的取值无限制以及电池荷电状态(state of charge, SOC)均衡速度慢的问题,提出一种基于改进下垂系数的SOC均衡下垂控制。首先,分析了传统幂指数形式下垂控制的缺陷,提出幂指数嵌套反正切函数的下垂系数形式,以此来限制下垂系数的取值进而提高控制系统的稳定性与可靠性。随后,针对SOC均衡速度较慢的问题,提出在下垂系数中引进增速因子Q来提升均衡速度,并分析了不同Q值对下垂曲线的影响。最后,搭建仿真模型对改进方法进行对比验证。仿真结果表明所提改进的SOC均衡速度在SOC差距较小时有较大提升。在SOC均衡的过程中,下垂系数的变化更平滑,母线电压在SOC差距较大时也不会发生较大振荡。展开更多
文摘锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电池因存在电压平台问题,其电压波动和噪声会严重影响SOC估计的精度,本文针对这一问题,通过实验和数据驱动结合的方法,引入电池膨胀力作为新的输入维度,融合电池的电化学特性与机械特性,有效补偿了电压平台问题对SOC估计结果的影响。本研究在4种环境温度和2种动态电流测试工况下进行了实验,利用所得数据对神经网络模型进行训练和测试,以评估SOC估计精度并验证本方法的可行性和普适性。此外,本文还提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的混合模型,兼顾序列数据的局部模式与长期依赖关系,进一步提升SOC估计的可靠性。结果表明,本文提出的方法可以显著提高磷酸铁锂电池SOC估计精度,相比未引入膨胀力信号,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)平均下降了43.82%。同时,CNNBiLSTM模型相比其他常规神经网络模型,RMSE最多降低了53.88%。本研究为高精度SOC估计提供了新的思路,对提升电池管理系统的性能具有重要意义。
文摘为解决传统的下垂控制存在均分精度不足、无法合理分配电流、下垂系数的取值无限制以及电池荷电状态(state of charge, SOC)均衡速度慢的问题,提出一种基于改进下垂系数的SOC均衡下垂控制。首先,分析了传统幂指数形式下垂控制的缺陷,提出幂指数嵌套反正切函数的下垂系数形式,以此来限制下垂系数的取值进而提高控制系统的稳定性与可靠性。随后,针对SOC均衡速度较慢的问题,提出在下垂系数中引进增速因子Q来提升均衡速度,并分析了不同Q值对下垂曲线的影响。最后,搭建仿真模型对改进方法进行对比验证。仿真结果表明所提改进的SOC均衡速度在SOC差距较小时有较大提升。在SOC均衡的过程中,下垂系数的变化更平滑,母线电压在SOC差距较大时也不会发生较大振荡。
