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.     

动力锂电池荷电状态估算的改进方法

为了解决传统安时-开路电压法荷电状态(state of charge,SOC)初值SOC_0误差大,忽略了估算过程中温度等影响因素对估算精度的影响等问题,提出了改进的安时积分-开路电压法:根据不同温度、循环使用次数下的实验数据,拟合出SOC与开路电压(open circuit voltage,OCV)、温度、使用次数的函数关系,从而获取准确的SOC_0;结合实验分析温度、放电倍率、使用次数对于安时积分的影响,并对其进行修正和优化。实验表明,改进的安时-开路电压法可将估算精度提高至97%。     

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.     

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。     

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.     

锂离子电池荷电状态的在线融合估计方法

为提高安时积分法对荷电状态估计的精度,解决其估计误差随时间不断增大的问题,采用极限学习机算法建立了安时积分法的误差预测模型,该模型以电池工作电流作为输入,对应的安时积分法荷电状态估计误差作为输出,将误差预测模型与安时积分法进行融合,对安时积分法的荷电状态估计值进行校正,形成了安时积分法和极限学习机方法融合的锂离子电池荷电状态在线估计方法.仿真分析结果表明,相比安时积分法,融合方法可有效减小荷电状态估计误差,克服安时积分法估计误差随时间不断增大的问题.     

基于树莓派的房车电池管理系统研制

为解决目前房车使用中存在的电池、 用电器的管理问题, 设计了一种以 Raspberry Pi 3B+为主控制器的房车电源管理系统, 该系统包括车载蓄电池监测模块和用电器监测模块。 电池监测模块利用电池专用监测芯片DS2438, 对电池组温度、 电压等车载蓄电池信息进行检测并统一管理, 完成单体蓄电池状态显示和故障报警提示; 用电器监测模块利用 RN8209 芯片检测房车用电器的电功率并及时通过主控制器对电器进行智能化管理。通过测试表明, 系统能准确测定电池和用电器的相关信息, 具有一定的实用性。 同时针对传统的充放电状态(SOC: State Of Charge)预测困难的问题, 提出了一种修正安时积分法,充分考虑了电池在实际使用中存在容量差的问题, 经 Matlab 仿真结果表明该方法有较高的估算精度, 可用于 SOC 估算策略。     

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.     

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%。     

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.     

动力锂电池组管理系统的SOC估算研究及实现

针对锂电池的特性,讨论了锂电池组电池管理系统的软硬件结构,在安时计量法的基础上,采用一种在线修正的SOC估算策略,设计了一个基于CAN总线的分布式电池管理系统,建立了系统及其各个组成单元的功能和结构,实现了数据监测、CAN通信、SOC估算、安全预警和温度控制功能.经试验验证,该系统工作稳定且能准确估算电池SOC.     

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%。     

用改进的安时计量法估计电动汽车动力电池SOC

为了解决安时计量法不能估计初始荷电状态(SOC0)、难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化的问题,提出折算库仑效率的定义,建立开路电压法、K a lm an滤波法和安时计量法的组合方法估计电池SOC。具体算法中,根据温度和老化对电池可用容量的影响试验建立电池容量的影响因素模型,基于单变量电池模型实现K a lm an滤波。使用11 085 s的镍氢电池组FUDS试验数据验证方法精度,经与放电试验真实值比较得到的误差为2.3%,优于安时计量法的19.7%,满足电动汽车对SOC估计误差8%的使用要求。     

基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法

针对常用电池模型参数固定和适用范围有限的问题,建立受温度和SOC影响的可变参数的Thevenin模型,并利用实验设计(DOE)方法和最小二乘法对模型参数进行辨识.针对系统噪声较大时影响算法估计精度的问题,提出了一种改进的无迹卡尔曼粒子滤波(IUPF)算法.将系统状态噪声和量测噪声两者同时引入到采样点中,对其进行对称采样处理,同时将其引入到算法计算过程中以保证算法的精度.在可变参数Thevenin模型基础上采用的IUPF算法,在保证模型适用范围的同时减小了噪声对系统估计精度的影响.实验及仿真结果表明,基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法在解决现有电池模型适用范围有限、保证模型精度的同时,在多个温度下对SOC有较高的估算精度.尤其在系统状态噪声、量测噪声影响较大时,算法估算精度有了明显提高,且对由模型参数所带来的扰动具有良好的鲁棒性.     

无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要。在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算。通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果。实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2%左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高。     

基于Simulink的三元锂电池建模与仿真研究

为了方便实时估算三元锂电池的荷电状态,对三元锂电池建立二阶RC模型,结合混合脉冲充放电试验并通过最小二乘法对二阶RC模型进行参数识别,提出基于安时积分法策略的扩展卡尔曼滤波的荷电状态估算方法.在Matlab/Simulink中建立仿真模型,仿真结果表明,与实际的荷电状态值相比,该估算方法可以估计电池的荷电状态,误差在3%以内.     

改进PSO优化LSSVM的锂电池SOC估算模型

为提高锂电池荷电状态(SOC)的估算精度,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法;对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚参数C和核函数参数σ进行寻优,建立基于改进PSO-LSSVM的锂电池SOC估算模型.对磷酸铁锂充放电实验数据进行仿真分析,结果表明:改进PSO-LSSVM模型的平均相对误差为2.96%,均方根误差为0.018,全局最大相对误差为4.79%;改进PSO-LSSVM模型明显提高锂电池SOC估算精度.     

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。     

一种基于脉冲响应的高精度荷电状态估算方法

荷电状态(State of charge,SOC)是使用锂电池时的一个重要参数.开路电压法作为1种被用于估算电池SOC的方法有着较高的精度,但不能应用于电池的充放电循环过程中,因此实用价值受到限制.基于脉冲响应估算SOC的方法的提出,使开路电压法间接地应用在了锂离子电池荷电状态的实时监测上,但这种方法在面对变化的电流时,有一定的估算误差,从理论上分析了这种误差产生的原因,优化了脉冲宽度的选取,提高了电流变化时路端电压的计算精度,使计算误差在10%以内.     

一种蓄电池剩余电量估算新方法

文章提出了一种蓄电池剩余电量估算新方法,该方法充分考虑了蓄电池健康状况和环境温度因素,包括基于蓄电池内阻变化及电压回升率变化的健康因子、安时积分项等组成。实验表明,该方法解决了由于电池老化、环境温度等因素所造成的安时积分法剩余电量估计的偏差问题。