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.     

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.     

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。     

基于STEKF的锂离子动力电池SOC估算

为能在线准确估算电动汽车动力电池的荷电状态(SOC),提出了一种基于强追踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)的锂离子电池的SOC估算方法,该滤波器引入了多重次优渐消因子;以某型锂离子电池为研究对象,基于电池的外特性及相关机理,建立了电池的二阶RC等效电路模型,使用最小二乘法辨识模型参数,然后按照等效电路模型建立电池的STEKF非线性状态空间方程,最后在ECE15工况下进行仿真。结果表明,STEKF估算电池SOC的误差保持在2%以内,该方法能准确估算电池的SOC。     

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.     

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...     

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.     

基于温变双极化模型的锂离子电池荷电状态估计

电池荷电状态（SOC）的准确估计对延长电池使用寿命、提高电池利用率和保障电池安全性具有重要意义。在不同环境温度下进行了锂离子电池的基本性能试验和动态工况试验,建立了温变双极化等效电路模型。基于该模型,采用H无穷滤波算法代替传统的扩展卡尔曼滤波算法,在无需假设过程噪声和测量噪声均服从高斯分布的前提下,实现了SOC的精确估计。在考虑温变和电池模型存在误差的条件下进行验证,不同温度条件下的SOC估计最大误差保持在±0.03范围内,证明了所提出的SOC估计算法具有较高的温度适应性和鲁棒性。     

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RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.     

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.     

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BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态(SOC)估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.     

低压环境下18650型锂离子电池热失控特性

针对航空货运锂离子电池的特殊环境,以及运输过程中热失控安全问题,自主设计搭建锂离子电池热失控实验平台,在康定机场（4290m,60kPa）高高原航空安全实验室开展实验。主要研究热失控过程中不同荷电量锂离子电池温度变化、氧消耗量、CO和CO2生成量以及开路电压变化情况。通过低压环境下锂离子电池热失控的研究,为航空货运锂离子电池的安全性提供了一定的理论支持。     

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%。     

电动汽车锂离子电池荷电状态估算方法综述

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。     

基于CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估计

目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。方法 从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用Transformer的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。结果 本研究使用MIT数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差和平均绝对误差是最低的,为0.11和0.08,最小相对误差为0.61%。结论 所提出的CNN-Transformer健康状态估计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。     

基于等效电路的内阻自适应锂离子电池模型

根据目前动力蓄电池模型研究的现状,分析了各种电池模型的优缺点,提出了一种非线性的等效电路电池模型,并通过卡尔曼滤波算法,在线辨识电池内阻,得到内阻自适应电池模型.通过两种实验,分别在不同电流循环工况和环境温度下测试模型的适应性,结果表明,该模型可以较好地反映电池的动态特性,并能适应电流、荷电状态、温度等变化对电池的影响.     

6ICP30锂离子蓄电池组的低球轨道环境模拟试验

对于未来的空间任务,锂离子蓄电池因其卓越的重量比能量、体积比能量以及循环寿命而比传统的镉镍蓄电池表现出更大的优势．而锂离子蓄电池组能否通过空间飞行器轨道的环境特点,对6ICP30锂离子蓄电池组进行了热真空、高低温交变、辐照等试验,部分验证了锂离子蓄电池在空间应用的可能性．