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相似文献
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1.
针对锂电池荷电状态估计不准确的问题,在对不同荷电状态的锂电池电化学阻抗谱进行了分析的基础上,利用分数阶建模思想建立了分数阶阻抗模型,并设计出一种分数阶卡尔曼滤波器,同时利用混合动力脉冲能力实验对建立的分数阶模型进行了参数辨识,从而实现了锂电池荷电状态的估算。实验及仿真结果表明:所设计的分数阶阻抗模型与分数阶卡尔曼滤波器能准确地描述锂电池的特性,使得荷电状态估算精度得以提高;在城市道路循环工况下,锂电池的电压追踪误差可以稳定在0.05V之内,在初始荷电状态未知的条件下,电池的荷电状态估计误差可以稳定在±1%。  相似文献   

2.
磷酸铁锂电池充电后静置的电压预测方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
混合动力电动汽车在行驶过程中的动态充电后静置开路电压不稳定。特别是再生制动充电时开路电压的变化,而导致常用的开路电压法存在SOC估计误差大和混合动力电动汽车动力控制策略难以实施。以磷酸铁锂电池为对象,依据电化学理论分析了其充电后静置过程中正负极表面锂离子扩散对开路电压的影响机理以及开路电压随时间的变化关系。再通过充电后静置实验和参数辨识方法,建立了充电后磷酸铁锂电池静置开路电压预测模型。以此对其充电后静置的开路电压进行了预测实验。结果表明,在实验工况下,该模型的最大预测误差为0.017V。  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
针对现有电池健康状态(SOH)估计方法存在估计精度低、计算量大等问题,提出了一种采用Morlet小波的锂电池相对健康状态估计方法。首先探究了电池电化学阻抗谱(EIS)与相对健康状态对应关系,然后获取电池实际工况下的电压电流数据,采用Morlet小波对所获得的电池电压和电流数据分别进行Morlet小波变换,用变换后的电压小波系数除以电流小波系数在线计算电池EIS,最后利用在线计算的EIS估计电池的相对健康状态。该方法无需进行大量实验,准确度高,计算快,能更好地应用于电动汽车中。在城市道路循环(UDDS)工况下对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,该方法可以准确估计出电池的相对健康状态,估计误差控制在3.3%以内。  相似文献   

5.
以电动汽车用动力锂离子电池为测试对象,通过等效电路拟合实际测量的电化学阻抗曲线来分析电池电极系统的动力学过程,并选取等效电路模型在不同荷电状态下的参数分析不同交流阻抗组份及阻抗特性对电池充放电特性的影响。 结果表明:基于阻抗谱测试得到的等效电路模型参数有利于得出更高精度的电池电荷转移阻抗以及扩散阻抗,并且较好地区分电化学极化和浓差极化,可以用于分析不同温度和不同荷电状态的电池充放电性能。   相似文献   

6.
提出一种基于粒子群算法和锂电池经验容量模型的对电池实际工况下的健康状态进行估计的新方法.建立了电动汽车实际运行工况下充电曲线特征与电池健康度的线性模型.辅以电池经验容量模型,使之符合监督学习的实际情况并能够用计算机对参数进行拟合.以美国航天航空局电池老化数据建立训练集与验证集,对模型进行训练,并对训练好的模型进行实验验证.实验表明SOH估计误差都在7%以下,在实际工况中能够快速对电动汽车锂电池的健康度进行准确估计.   相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
为了解决传统纯电动汽车续航里程低、使用效率不高的问题,对四轮轮毂驱动电动汽车进行了研究.首先,在对四轮轮毂电动汽车系统结构进行分析的基础上,基于汽车动力学原理、三元聚合物锂电池电化学原理以及电动机外特性数据等建立包含汽车运动学模型、电池模型以及电机模型的四轮驱动电动汽车整车模型.基于两种工况进行了仿真试验,结果表明所研究的四轮驱动电动汽车具有良好的工作特性.  相似文献   

9.
锂电池的等效电路模型与电池内部电化学状态不一致,对电池状态的估计不可避免地存在很大误差.基于算法的补偿不能从根本上解决问题.故提出一种基于电池内部电化学反应和电池的外部特性关系的电源模型.经实验测试,该电池模型与现有的电池模型相比精度较高.  相似文献   

10.
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计精度,在容积卡尔曼滤波(CKF)算法中引入误差补偿机制,提出一种核极限学习机(KELM)和CKF相融合的估计方法.通过递归最小二乘法(RLS)动态跟踪等效电路模型的参数,由CKF算法得到SOC的初步估计值;以锂电池的工作电压、电流、CKF算法的残差均值和方差作为输入,初步估计值与真实值的偏差作为输出,采用KELM算法,在联邦城市驾驶工况(FUDS)下进行训练,得到CKF算法估计误差的预测模型;利用KELM预测模型的回归预测能力对初步估计值进行误差补偿,从而达到降低估计误差的目的.为了验证所提方法的有效性和先进性,采用Arbin电池测试平台的实验数据进行仿真分析,结果表明在多种工况下所提方法均具有更高的估计精度、更强的泛化性和鲁棒性.  相似文献   

11.
考虑到串联的锂电池是复杂的非线性系统,并且径向基函数神经网络(RBF NN)对于解决非线性问题有较好的特性,建立了锂电池SOC估计的RBF NN模型,并提出了一种基于遗传RBF NN的电动汽车锂电池SOC估计的方法. 利用在2010年上海世博园区中运营的纯电动汽车锂电池数据对遗传RBF NN进行训练和SOC估计的实验. 实验结果表明,SOC估计的均方根误差为0.0024,提高了估计的精度.  相似文献   

12.
为了减小动力锂电池仿真模型与锂电池实际工作时的误差,该文提出了一种能够在线参数估计的动力锂电池模型。首先推导出动力锂电池二阶RC等效模型,建立了动力锂电池随温度和荷电状态变化的动态模型;然后通过不同温度下的放电测试数据,利用拉普拉斯变换和最小二乘法辨识出该模型随温度和荷电状态动态变化的参数;最后用线性插值的方法计算出动力锂电池工作时的实时参数。用Matlab建立模型并仿真,结果显示在线估计电压值误差在4%之内,从而验证了该模型的准确性。  相似文献   

13.
锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。  相似文献   

14.
评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于不同充电策略的锂电池SOH区间估计方法.该方法针对不同充电策略的电池循环充放电数据提取多个特征参数,通过交叉验证自动选择针对特定充电策略的最优特征参数组合.另外,考虑到锂电池全生命期循环次数有限,属于小样本问题,提出集成支持向量回归与分位数回归优势的支持向量分位数回归模型(SVQR)进行锂电池SOH区间估计.选用放电程度较深的锂电池充放电循环数据作为训练集,对SVQR模型进行离线训练,训练好的模型用于不同充电策略下锂电池SOH在线估计.采用具有不同充电策略的数据集验证所提方法,实验结果表明:所提方法适用于不同充电策略,且估计结果优于分位数回归法、分位数回归神经网络法和高斯过程回归法.  相似文献   

15.
针对一类分数阶线性系统,设计了一种基于分数阶卡尔曼滤波器的模型预测控制器。采用分数阶微分的Grunwald-Letnikov定义对被控对象的分数阶状态空间模型进行离散化,构造了一种分数阶卡尔曼滤波器,并将该滤波器得到的状态估计应用于预测控制系统的最优状态反馈控制中。将所提出的方法用于一种黏弹性阻尼系统的控制,仿真结果表明该预测控制器在设定值跟踪、抗噪声扰动等方面都有良好的控制性能;分数阶微分的短记忆长度不仅会影响分数阶卡尔曼滤波器的估计精度,还会对预测控制器的性能产生重要影响。  相似文献   

16.
作为一种能量存储设备,由于其优异的特性,超级电容器得到了广泛的应用.近年来,关于超级电容器的研究不断深入,为了解释其特性,研究者提出了多种不同的理论模型.在本文中,将针对两类重要的模型:three-branch模型和分数阶模型做出讨论.在文献回顾的基础上,进一步改进了three-branch模型的计算方法,扩展了其应用范围;其次,运用阻抗谱方法研究分数阶模型在高频状态下的表现,发现孔径分布参数γ在高频状态下对充电过程的影响不大.  相似文献   

17.
提出一种基于电化学阻抗谱(EIS)的电池荷电状态(SOC)估计方法。通过对磷酸铁锂电池在不同SOC以及不同温度下的EIS进行测量,利用高、中、低频全频带信息,从幅值和相位两个角度归纳总结了电池EIS的变化特性。结果表明,特定频率下的电池阻抗相位在温度一定时与电池SOC有较强的线性关系,可作为SOC估计的参数。建立了基于EIS的电池SOC估计算法,初步验证了利用EIS估算电池SOC的可行性。  相似文献   

18.
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.  相似文献   

19.
电动汽车动力锂电池内部荷电状态估计是电池管理系统状态估计模块的核心,其无法通过仪器直接测量,仅能通过对电池外部电流、电压等参数进行测量并由此估计。准确的荷电状态估计对电池的寿命、容量和安全性管理至关重要。本文综述了用于电动汽车动力锂电池荷电状态估算的主要方法,根据算法差异将其分为传统的基于传感器测量的开路电压法、电流积分法和阻抗法,基于数据驱动的机器学习类算法以及基于模型的卡尔曼滤波器及粒子滤波器算法与融合类算法。深入介绍了不同估计算法的计算原理并由此分析比较了不同估计算法的计算复杂度、计算精度等特点。总结了现阶段锂离子电池荷电状态估算研究存在的问题,指出其研究趋势和未来发展方向将是更具泛化性和更高精度以及更佳实时性的多融合类估算方法。  相似文献   

20.
为深入剖析电动汽车用户联合充电方式和充电地点的选择行为,揭示用户心理潜变量、社会经济属性及充电属性对其联合充电选择行为的共同影响,文章基于上海市电动汽车用户的实证调查数据进行分析研究,构建考虑心理潜变量的混合选择模型剖析联合充电选择行为的决策机理。分析结果表明:风险规避态度、里程焦虑及充电习惯均对联合充电选择存在显著影响;混合选择模型的拟合度明显优于混合Logit模型;日出行距离、充电费用、停车政策等属性在模型估计中表现出异质性。对用户联合充电方式和充电地点的选择行为预测结果表明,混合选择模型的预测值与实际调查数据的误差在5%以内,混合选择模型具有更高的预测能力和解释能力。该文研究结果可为充电需求预测及充电管理策略提供一定的理论依据。  相似文献   

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