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。     

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.     

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％.     

考虑温度的电池荷电状态估算和主被动均衡

电池的荷电状态(SOC)估算和电池均衡作为电池管理系统BMS的核心功能,对电池的一致性和使用寿命、安全等至关重要。在电池的工作期间,温度直接影响了电池的可用容量和放电特性,从而加剧了SOC的估算误差。因此,本文考虑了温度对电池的影响,对SOC估算方法进行了改进,并利用主被动均衡改善了单体一致性问题。首先,通过建立电池的热特性模型对电池的内部温度进行估计,将温度估计结果对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了改进,再使用该算法进行SOC估算。并分别在UDDS、DST、HPPC工况下验证了本文改进的算法对提高SOC估算精度的有效性。其次,以更高精度的SOC估算结果作为变量,本文提出了一种主被动均衡电路并合理设计了均衡策略。最后,在仿真验证下,本文改进的EKF算法显著提高了SOC的估算精度,并通过主被动均衡实现了DST工况下一组SOC极差为13%的六节单体电池之间的快速均衡。研究结果表明,本文改进的方法能有效降低温度带来的SOC估算误差,改善了电池单体间的不一致性问题。     

基于多时间尺度锂电池在线参数辨识及 SOC 和 SOH 估计

电池的荷电状态和健康状态是衡量电池续航和寿命的重要指标,为解决电池参数的时变性问题,提高电池 SOC(State of Charge)估算精度,减少硬件计算量,提出一种多时间尺度在线参数辨识双扩展卡尔曼滤波联合算法。 以 18650 三元锂电池为研究对象,采用基于二阶 RC 等效电路模型的多时间尺度 DEKF 算法,针对电池参数的慢变 特性和状态的快变特性进行双时间尺度在线参数辨识和 SOC 估算;通过联邦城市驾驶计划 (FUDS) 测试验证,得 出多时间尺度 DEKF 算法和传统离线辨识 EKF 算法对 SOC 估计的平均绝对误差分别为 0. 97%和 2. 46%,均方根 误差为 1. 19%和 2. 69%,容量估计值对参考值最大误差仅为 0. 007 72 Ah;实验结果表明:所提出的多时间尺度 DEKF 算法,具有更好的鲁棒性和 SOC 估算精度并能实时反应 SOH 变化趋势。     

电池双滤波结构下模型参数与状态在线估计

在使用贝叶斯族估算电池SOC时由于电池初始参数及系统模型的不确定性,此类算法可能致使算法在运行中的某个时间点出现发散的情况。对此,本文采用改进型容积卡尔曼双滤波算法在线联合估计电池模型参数和SOC。同时,在对电池进行容量测试以及混合功率测试的基础上,使用对该算法电池进行评估。实验结果表明了电池状态估计的最大绝对误差2.95%,平均绝对误差位1.20%。通过与单一滤波结构的算法进行对比,说明了本双滤波结构在估算精度以及算法稳定型方面更优。     

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。     

基于环境变量建模的锂电池SOC估计方法

通过对不同温度和锂电池荷电状态(SOC)下电池内部参数测定和评估,分析了影响参数变化的环境因素,建立了可变参数的锂电池Thevenin模型.讨论了模型的分段依据以及相关参数的测定和拟合方法,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对锂电池SOC进行估算,给出了基于温度修正的改进SOC估计方法.所提出的电池模型解决了现有算法中模型适用范围局限性的问题,仿真和实验结果表明,所建立的基于锂电池Thevenin模型的SOC估计方法在较宽的温度范围内都能够获得较高的估算精度.     

双卡尔曼滤波下的全钒液流电池荷电状态估计

全钒液流电池(vanadium redox flow battery,VRB)荷电状态(state of charge,SOC)是评价电池性能、估算电池容量的重要参数,也是储能系统管理和调控的关键依据。文章通过搭建实时仿真平台,采用基于卡尔曼滤波原理,在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法的基础上提出的双卡尔曼滤波(double Kalman filter,DKF)算法对全钒液流电池SOC进行在线估计,并将其与传统的安时积分法测量方式进行对比分析。实验表明,该方法相比于安时积分法具有更好的准确性,且估算误差在2%以内。     

锂电池SOC参数识别、优化及监测研究

为了延长微网系统中储能装置的使用寿命,保证微网系统的稳定可靠运行,需对锂电池荷电状态(SOC)进行实时准确的监测。提出一种基于递推最小二乘法(RLS)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的电池SOC参数识别优化及检测方法,并在MATLAB/Simulink仿真环境下进行可行性验证。结果表明,该方法能够在极小误差范围内实现对锂电池SOC的实时监测。     

多时间尺度下锂电池在线参数辨识及SOC估计

为了解决锂电池内部参数时变性和SOC估计不准确等问题,提出了一种电池模型参数在线辨识与SOC联合估计算法.在二阶RC等效电路模型基础上该联合算法于宏观时间尺度下采用无迹卡尔曼滤波算法在线辨识电池模型参数,并联合微观时间尺度下的扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,在UDDS工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估算.实验结果表明,传统离线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别为1.52％和1.80％,在线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别降低到0.90％和1.12％,EKF-UKF联合算法提高了SOC估算的精确性和鲁棒性.     

基于无迹卡尔曼滤波的纯电动汽车锂电池SOC估算

现阶段影响纯电动汽车发展的重要因素之一为电池,而考量电池的一项重要指标为锂电池的荷电状态(SOC),对锂电池荷电状态进行准确估算,可为其剩余里程预测以及电池能量管理提供相应的数据支持。锂电池作为常用的充电设备,其SOC难以估测制约了新能源汽车的发展。针对锂电池荷电状态估算的问题,分析其工作原理,建立磷酸铁锂电池的模型,通过对锂电池内部的相关参数进行辨识,基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无轨迹卡尔曼滤波算法(UKF),在Matlab中运用上述算法对磷酸铁锂电池的SOC进行估算。通过仿真得出两种算法的误差,进一步表明UKF具有较高的精确度,其估算误差能够保持在4%范围之内,可满足锂离子电池荷电状态的要求。     

基于自适应卡尔曼滤波器的锂电池SOC估计策略

针对卡尔曼滤波(KF)估计SOC过程中噪声的统计特性与实际不符时,滤波精度严重降低问题,为提高SOC估计精度,在二阶RC电池等效电路模型的基础上,提出一种自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF),通过自适应协方差匹配算法对系统噪声协方差和测量误差协方差进行实时更新,有效解决了滤波参数设置不合理所造成的SOC偏差,实现了系统状态的最优化预测。利用MATLAB进行仿真比较,验证了新算法能够精确地估计SOC,对环境具有一定的适应能力,可以有效校正SOC初值,并降低累积误差和噪声干扰。     

基于改进粒子滤波算法的动力锂离子电池荷电状态估计

传统电池荷电状态(SOC)估计中常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)方法仅适用于线性系统和高斯条件,虽然粒子滤波(PF)算法能用于非线性和非高斯系统,但PF算法在滤波更新时存在粒子退化现象,使粒子集无法表示实际后验概率分布,导致估计精度降低.采用改进的扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)算法对电池SOC进行估计,抑制了粒子权重退化.以Thevenin模型对电池进行建模,利用带遗忘因子的最小二乘方法进行模型参数辨识,结合改进后的滤波算法对电池SOC进行估计.实验结果表明,以UKF为建议密度函数进行重采样的UPF方法平均估计误差为0.71%,低于以EKF为建议密度函数的EPF方法平均误差(1.09%),两种方法的估计误差均小于PF估计误差(1.36%),有效抑制了粒子权重退化.     

改进的AUKF锂电池SOC估算算法研究

为了能够精确地估计锂电池的电池荷电状态(SOC),考虑了影响电池SOC估计精度的主要因素及传统电池SOC估计的优缺点,在自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的基础上,提出了一种改进的AUKF算法,并且对影响SOC估计的主要因素在算法上进行了参数校正。该算法基于电池的二阶RC等效电路模型,把每次测量的输出偏差协方差作为噪声协方差,得到改进的AUKF算法,使得噪声的协方差能够随着时间进行更新,解决了噪声的协方差为常量带来误差的问题。实验结果表明,利用改进后的AUKF算法可以精确地估算出电池SOC值。     

磷酸铁锂电池模型参数辨识与SOC估算

根据磷酸铁锂电池的特性,从电池电化学角度分析,建立电池的等效电路模型.通过实验方法测得电池开路电压与SOC关系和电池模型的参数,利用卡尔曼滤波法来估算电池初始荷电状态(SOC0).实验与仿真表明,该算法可以有效的估算出SOC初始值,并可以将误差控制在10％之内.     

基于多新息卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计

针对锂离子电池荷电状态(SOC)较难准确获取的问题,依据锂电池等效电路模型,建立起各参数与SOC的联系,利用脉冲放电的数据对模型进行参数辨识.通过Mat-lab/Simulink验证了模型的正确性和精确性.将扩展卡尔曼滤波算法(EKF)融合多新息理论,建立了多新息扩展卡尔曼滤波算法(MIEKF)估计电池SOC的方法,该方法通过对旧信息的重复使用提高了EKF的估计精度.在美国城市道路循环工况(UDDS)下分别采用EKF和MIEKF算法来估计锂电池SOC,两者估计的最大误差分别为0.0176、0.0087.实验数据表明MIEKF算法估计电池SOC更准确.     

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。     

采用多模模型的锂离子电池荷电状态联合估计算法

针对单一的等效电路模型难以准确描述全时段的锂离子电池、估计电池荷电状态(SOC)准确度低的问题,提出采用多模模型的锂离子电池荷电状态联合估计算法。利用电化学阻抗谱分析不同SOC下锂离子电池的阻抗分布,并以此构建等效电路模型来描述整个充放电过程中的锂离子电池,得到一种基于变阶RC模型的多模模型。利用贝叶斯定阶准则综合模型的准确度和实用性来确定具体阶数,采用带有遗忘因子的递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识,利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)求得锂离子电池的实时SOC。在恒流工况以及动态应力测试工况下,与传统基于一阶RC模型和二阶RC模型的EKF算法进行了多组实验对比。结果表明:采用多模模型的联合算法在不同工况下估计的SOC精度提高了30%以上,并均可在两个迭代周期内追踪到准确值。