一种改进的锂电池PNGV模型研究

针对锂电池PNGV常规模型精确度不高的问题,研究了一个改进的PNGV电池模型。原有模型中固定的极化电阻与极化电容实际上是受锂电池荷电状态(SOC)的变化而改变的量。本文采用HPPC测试来辨识改进后模型极化电阻与极化电容等参数。通过在MATLAB/Simulink中建立PNGV仿真模型,分别在HPPC放电工况与变电流放电工况下对改进前后的模型进行仿真实验并做了比较分析。结果表明,改进后的PNGV模型精度有了明显提高,能够较准确的描述锂电池的充放电特性。     

典型温度下磷酸铁锂电池PNGV模型研究

温度是影响电池性能的重要因素之一。本文对典型温度下磷酸铁锂电池PNGV模型进行研究。通过大量的试验得出了磷酸铁锂电池充放电特性曲线,在此基础上建立了PNGV模型。应用混合脉冲功率性能测试试验(HPPC)对典型温度下模型参数进行了辨识,分析了典型温度下模型参数的变化规律。最后应用基于北京公交的纯电动客车用动力电池动态测试工况(BBDST)对模型进行了验证。验证结果表明PNGV模型在一定程度上能够反映磷酸铁锂电池的特性。同时,该模型在磷酸铁锂电池上的应用也存在一定的累积误差。     

动力锂电池模型在线参数估计的研究

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。     

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.     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。     

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...     

磷酸铁锂电池的改进建模及SOC估计

由于磷酸铁锂电池在多方面的优越性能,它在电动汽车领域的应用已经越来越广泛。文章针对磷酸铁锂电池,给出了其改进的PNGV模型,并通过电池恒流充放电特性和脉冲充放电特性实验,利用插值和最小二乘拟合方法进行电池模型参数辨识,实现了磷酸铁锂电池的较准确建模,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)完成了电池荷电状态(SOC)的准确估计。     

基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计研究

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。     

不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

为实现电池的高精度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全荷电状态（SOC）范围的开路电压实验方法,为建立考虑温度因素的二阶RC电池模型以及参数敏感性分析提供数据支持。此外,利用不同温度下的混合功率脉冲测试数据,基于粒子群优化算法辨识得到了不同温度下准确的模型参数。最后,基于单次单因子法对已建立的电池模型中各个参数进行敏感性分析,分析结果对考虑温度的参数辨识和状态估计工作具有借鉴意义。     

基于二阶Thevenin模型的锂电池建模仿真

介绍了几种典型的电池模型,选取二阶Thevenin模型作为研究对象.对锂电池进行了性能试验,通过HPPC试验对电池模型参数进行辨识.借助Matlab中cftool工具箱对试验数据进行多项式拟合.在Matlab/Simulink中搭建仿真模型并进行仿真试验,通过对仿真和试验结果的对比分析,验证了锂电池模型参数辨识的有效性.分析了仿真误差增大的原因,提出了进一步提高电池模型参数精确度的方法.结果表明:该模型可以准确地描述不同工况下的锂电池外特性,随着电池SOC的降低,仿真误差有所增大,当SOC0.2时,仿真误差增大较明显.     

基于FFRLS-AUKF的锂电池参数在线辨识及SOC估计

针对锂电池模型参数辨识不准确以及传统无迹卡尔曼滤波(UKF)无法对噪声进行实时更新,从而导致锂电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出遗忘因子递推最小二乘法-自适应无迹卡尔曼滤波(FFRLS-AUKF)算法。先利用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对电池二阶RC等效电路模型进行在线参数辨识,再将所辨识的各参数传给由UKF和改进的Sage-Husa算法结合得到的AUKF,从而完成对锂电池的SOC估计,并将其与FFRLS-UKF以及离线UKF所估计的结果相比较。从对SOC估计的误差曲线和平均绝对误差以及均方根误差的数值上对比,均可得出FFRLS-AUKF的精度更高,稳定性更好。     

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。     

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.     

电动汽车电池SOC的估计

为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较。MATLA仿真结果表明,UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值。     

基于DTW-KiBaM模型的锂电池SOC估计

锂离子电池工作温度及老化程度是影响其荷电状态（State of Charge， SOC）估计算法准确性的关键因素.在二阶RC等效电路模型的基础上，提出了一种由动态时间规整算法（Dynamic Time Warping， DTW）与KiBaM模型（Kinetic Battery Model， KiBaM）相结合的混合模型.利用DTW算法基于充电电压数据确定电池老化状态，通过KiBaM模型计算电池由于电流效应导致的不可用容量，结合二阶RC等效电路模型推导新的SOC计算矩阵，采用无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter， UKF）实现SOC估计.基于城市道路循环工况（Urban Dynamometer Driving Schedule， UDDS）验证了混合模型的准确性，实验结果表明，在10 ℃低温环境或经过200次循环老化后工作的锂离子电池，模型估计SOC的最大误差小于2%.     

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.     

一般大气环境侵袭与疲劳荷载共同作用下RC梁抗弯承载力时变模型

首先综合钢筋混凝土(RC)结构中混凝土强度时变规律以及钢筋强度和截面积时变规律的现有研究成果,得到RC梁在一般大气环境下的抗弯承载力退化模型。然后根据模型梁疲劳试验数据,拟合出疲劳荷载作用下RC梁的抗弯承载力退化模型。通过引入影响系数αE,将这两个模型进行耦合,建立了一般大气环境侵袭和疲劳荷载共同作用下的RC梁抗弯承载力时变模型,并根据文献资料中的试验数据拟合得到αE的计算公式。利用本文模型可测算RC梁在服役期内的抗弯承载力演变过程。     

基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车荷电状态估计

随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,因此采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对荷电状态进行实时估计及更新。在间歇恒流和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确时不能及时收敛到荷电状态真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0. 5%之内。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了荷电状态估计的实际需求。     

基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车的荷电状态估计

随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(state of charge,SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,本文采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行实时估计及更新。在间歇恒流工况和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确的时候不能及时收敛到SOC真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之间。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC 估计的实际需求。