改进的PNGV模型估算全钒液流电池荷电状态

针对全钒液流电池(VRB)充放电时,循环泵产生的支路电流对荷电状态(SOC)估算有影响的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的全钒液流电池SOC估算方法。通过改进的新一代车辆伙伴关系(PNGV)等效电路模型,在考虑了电池堆极化、支路电流分流和温度对电池内阻影响的情况下,建立了VRB仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC分别进行估算,并与试验测量值进行对比分析。仿真结果表明:UKF算法比EKF算法更接近试验测量值,其估算误差不超过±0.02。     

基于自回归各态历经模型参数辨识的模糊双卡尔曼滤波算法的储能电池荷电状态估算

扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法在电池荷电状态(state of charge, SOC)估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了抑制电流的幅值与阶跃电流因素对模型误差的影响,提出一种动态修正观测噪声协方差的模糊双卡尔曼滤波(fuzzy dual Kalman filter, FDKF)算法。该算法首先将一阶电阻-电容(resistor-capacitance, RC)等效模型转换为自回归各态历经(autoregressive exogenous, ARX)模型的形式,用卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)算法更新转换后模型的参数,且在SOC估算的过程中获取电流与电流变化量的数据,并通过建立模糊控制系统调整观测噪声的协方差值来抵消模型误差。结果表明:FDKF算法在某储能工况下估算误差的最大值为0.39%,小于EKF算法的3.92%和双卡尔曼滤波(dual Kalman filter, DKF)算法的1.12%,可见FDKF该算法能够有效地提升SOC估算的精度。     

基于双卡尔曼滤波的锂电池荷电状态的估计

针对电池荷电状态的(SOC)估计误差较大的问题,提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值。推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤波原理,在基础上提出了双卡尔曼滤波算法,对双卡尔曼滤波的原理和公式实现进行了详细推导。设计了电池组的充放电实验对算法进行验证。结果表明安时积分法估计误差随时间不断增大,扩展卡尔曼算法估计误差振荡很大,双卡尔曼滤波的估计精度较高,最大估计误差只有0.13%。     

基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

锂电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)对锂电池进行管理的重要指标。针对传统SOC估计方法存在的精度低、计算复杂和鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波(singular value decomposition unscented Kalman filter, SVD-UKF)的SOC估计方法。该方法利用无迹变换(unscented transformation,UT)提高了计算精度的同时降低了计算量,并且克服了UKF在状态协方差矩阵P非半正定时会出现滤波发散的缺点,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够快速收敛于真值,并且将估算误差降低至1%。     

基于双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对电池SOC估计误差较大的问题,本文提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值;推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤波原理,在基础上提出了双卡尔曼滤波算法,对双卡尔曼滤波的原理和公式实现进行了详细推导;设计了电池组的充放电实验对算法进行验证,结果表明安时积分法估计误差随时间不断增大,扩展卡尔曼算法估计误差震荡很大,双卡尔曼滤波的估计精度较高,最大估计误差只有0.13%。     

基于AEKPF算法对锂离子电池SOC与SOH的联合估计

为了提高锂离子电池SOC(state of charge)和SOH(state of health)的估计精度,采用自适应扩展卡尔曼粒子滤波(adaptive extended Kalman particle filter,AEKPF)算法估算SOC和SOH,该算法通过修正噪声可以解决运用EKF(extended Kalman filter)算法时的噪声误差累积问题,并且AEKF(adaptive extended Kalman filter)算法作为PF(particle filter)算法的建议分布用来实时更新粒子,可以改善单独采用PF算法时的粒子退化问题.为了提高SOC的估计精度,提出考虑电池的劣化特征,联合SOH实现对SOC的修正估计.在Matlab环境下的仿真结果表明:AEKPF算法与AEKF算法相比,可以得到更加准确的SOC和SOH估计值,而且AEKPF算法联合SOH可以有效提高SOC的估计精度,仿真绝对误差不超过±1％.     

提高安时积分法估算电池SOC精度的方法比较

安时积分公式中相关参数的取值是影响安时积分法估算电池SOC(state of charge)的估算精度的重要因素。各类提高估算精度的方法分别对某些参数进行了修正和优化,但缺少各参数对精度影响大小的比较。该文通过对3.2V/11 A.h磷酸铁锂动力电池进行测试,比较了各参数对于提高SOC估算精度的重要性。结果表明,初始SOC修正方法对于提高安时积分法的精度最为重要。     

基于开路电压法与卡尔曼滤波法相结合的锂离子电池SOC估算

鉴于卡尔曼滤波法中电池荷电状态(state of charge,SOC)的初始值一般根据开路电压法确定,传统开路电压法是通过测量电池开路电压,由电池开路电压与电池荷电状态之间的关系曲线得到电池SOC,耗时较长.本文在此基础上提出一种新的办法,通过对电池放电曲线及恢复曲线分析,结合电池等效模型,拟合出开路电压的计算公式.用放电停止后的某时刻电压估计电池的开路电压.不但解决了SOC估算中开路电压法用时长的问题,而且提高了开路电压值的准确性,进而提高了SOC估算精度.再以戴维宁模型为基础,通过电池测试平台辨识电池模型参数,并验证其可靠性,采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对电池荷电状态的估算,状态参数SOC估算初始值由改进后的开路电压法估算出的SOC值确定.结果表明该方法解决了初始值的偏差导致的估算初期误差较大问题,提高了整体的估算精度.     

基于PF-RLS的电池组SOC估算

针对电池组的安时积分法由于传感器的精度、电池老化、积分误差和初值,会导致SOC(state of charge)的估算不准确等问题,对传统安时积分法的SOC初值、标称容量、积分周期等参数进行了改进.在探索SOC与开路电压U_o内在联系的基础上,建立了一阶RC等效电路模型,通过带遗忘因子的递推无参数最小二乘法(PF-RLS)实时在线提取更新U_o,引入对U_o影响较大的电池温度θ变量,建立SOC-U_o-θ三维模型,为改进的安时积分法提供准确的初值,在考虑电池组不一致性的基础上,提出基于电池组的最大电压、最小电压融合算法,进行了FUDS(federal urban driving schedule)工况检测和实车工况验证.结果表明:PF-RLS在线提取U_o的精度为2.55%,单体电池SOC的精度为3.20%,电池组SOC算法的精度为4.00%,满足QC/T 897—2011 《电动汽车用电池管理系统技术条件》的要求.     

一种变参数模型平方根UKF锂离子电池SOC估计方法

荷电状态(state of charge,SOC)估计是现代电池管理系统的一个重要方面.扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)等基于锂电池的戴维南等效模型的方法已被广泛用于SOC估计,但其在雅可比矩阵的推导和线性化精度等方面存在不足.提出了基于变参数模型的平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscented Kalman filter,SRUKF)方法估算SOC,该方法不需要对非线性模型进行线性化,同时平方根特性改善了状态协方差的数值性质.变参数模型是在2阶戴维南等效模型的基础上令锂电池的各项参数随电量变化而得到的,减小了因固定参数模型无法反映不同电量下参数变化造成的误差.实验验证了该方法的有效性,与现有的SOC估计方法EKF、常规的UKF以及使用固定参数模型的估计结果进行了比较,该方法的误差明显小于其他3种方法.     

修正参数的安时法估算锂离子电池剩余电量

安时法是目前估算锂离子电池荷电状态(SOC)最常用的方法之一.由于安时法不能估计初始荷电状态(SOC0),且难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化,会造成累计误差,影响SOC估算精度.考虑锂离子电池的可用容量会随环境温度、放电电流以及电池老化等性能影响,结合开路电压法和安时法,对比实验数据进行误差分析与校正,提出了一种提高SOC估算精度的修正参数方法.仿真结果表明,用修正参数的安时法估算电池剩余电量可以减少误差,提高精度.     

基于粒子滤波方法的LiFePO_4电池SOC估计

为了准确获取磷酸铁锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),针对直接测量法和扩展卡尔曼滤波方法 (extended kalman filter,EKF)估计SOC存在的不足,在分析电池的充放电过程和电池的Thevenin等效电路模型基础上,基于粒子滤波算法(particle filter,PF)对电池的SOC进行了估计。实验结果表明,PF方法比EKF方法的准确度提高了5%,采用PF算法估计SOC更加准确有效,在实际应用中更有价值。     

融合阻抗模型与扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

随着电动汽车(electric vehicles, EV)的发展,电池荷电状态(state of charge, SOC)估计受到越来越多关注。荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈。本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(constant phase element, CPE)导出简化的电池阻抗模型,从而建立模型的状态方程和观测方程;针对锂电池的非线性特性,引入扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering, EKF),通过在阻抗模型上与EKF算法的融合对锂离子电池进行SOC准确估算;建立电池测试台,通过仿真和电池动态工况试验验证。结果表明,与其他模型和EKF算法相比,所提出的SOC估算方法能有效提高SOC估算精度,并将误差控制在±1%以内,具有较好的收敛性和鲁棒性。     

基于卡尔曼滤波的动力电池SOC估算

由于传统无迹卡尔曼滤波估算方法具有局限性,为了能准确估算动力电池荷电状态(state of charge,SOC),提出了一种基于无迹卡尔曼粒子滤波的动力电池SOC估算方法.以三元锂电池为研究对象,建立了电池二阶RC等效电路模型,通过对电池进行充放电试验辨识出模型参数,并验证模型准确性.采集了实际工况下的电池数据,分别用无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和无迹卡尔曼粒子滤波算法估算电池SOC,在MATLAB中进行了仿真试验,并对估算的电池SOC进行比较.结果表明：无迹卡尔曼粒子滤波算法可以快速准确地估算出电池SOC,误差小于2.5%,优于另外2种算法.     

锂离子电池荷电状态预测方法研究

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.     

基于扩展卡尔曼滤波算法的二阶电池模型SOC估算

电池荷电状态(SOC)的精确估算可以为电池管理系统控制策略提供有效判据,能够提高电池的工作效率,并延长其使用寿命。本文运用MATLAB/Simulink平台对锂电池单体进行了建模与仿真,并通过MATLAB的cftool工具箱辨识出二阶模型的各个参数,然后利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对电池SOC进行了精确估算。分别在确定和不确定SOC初始值两种情况下对算法进行了仿真与验证,结果发现SOC平均绝对误差小于0.01,电压平均绝对误差小于0.005 V,这表明EKF算法在电池SOC估算方面具有精度高、收敛快和实用性较强的优点,可以用于电池SOC的精确估算。     

基于滑模变结构的卡尔曼滤波对电池SOC的估算

针对卡尔曼滤波算法在锂离子电池荷电状态的估算中存在的稳定性差、系统噪声不确定性等问题,提出了一种基于滑模变结构的卡尔曼滤波算法对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行动态估算。其基本思路是建立RC等效电路模型,并应用指数趋近律滑模变结构来改善卡尔曼滤波算法的不稳定性,从而提高SOC估算精度。仿真及实验结果表明,所提出的基于滑模变结构的卡尔曼滤波算法在锂电池SOC的估算方面具有良好的精度,误差范围在3%内。     

串联全钒液流电池组均衡控制策略研究

全钒液流(vanadium redox flow battery,VRB)电池作为新型储能电池,目前得到了广泛应用。文章基于实测部门数据,采用飞度电容法此种能量转移型均衡电路,以超级电容作为能量载体、荷电状态(state of charge,SOC)为均衡启动依据的控制策略。通过仿真验证,该控制策略可以实时、有效地实现多个全钒液流电池组的SOC平衡。     

电动汽车锂离子电池组参数辨识与SOC估计

针对电动汽车用锂离子电池组,提出了一种能修正初始误差的荷电状态估算方法,即采用扩展卡尔曼滤波与安时积分的组合算法.在分析电池各种等效电路模型优缺点的基础上,选用具有双阻容并联网络的PNGV改进型电池模型,并以某锂电池为实验对象,对其进行模型参数识别.然后依据电池模型建立电池的非线性状态空间方程,并对电池开路电压与SOC的关系进行多项式拟合.恒流脉冲放电和ECE15工况下的两种实验均表明,文中算法可有效修正SOC的初始误差,并能保证估算精度.     

锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.