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基于卡尔曼滤波的新能源汽车动力锂离子电池SOC估算方法 被引量:1

SOC Estimation Method for Lithium-ion Battery of New Energy Vehicle Based on Kalman Filter
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摘要 由于进行新能源汽车动力锂离子电池SOC估算的过程中产生了滞回电压现象,导致锂离子电池SOC估算结果不准确,估算时间较长,为此提出一种基于卡尔曼滤波的新能源汽车动力锂离子电池SOC估算方法.采用双极化等效电路模型作为基础,加入二极管构建新能源汽车动力锂离子电池模型,消除滞回电压现象造成的理论误差;同时将模型离散化处理,辨识锂离子电池参数;根据参数辨识结果,采用卡尔曼滤波算法估计新能源汽车动力锂离子电池SOC状态.经实验测试结果表明,所提方法的SOC值相对误差基本控制在-0.5%~0.4%左右,所提方法不仅可以有效提升锂离子电池SOC估算结果的准确性,同时还能够有效减少估算时间. Due to the hysteretic voltage phenomenon in the process of SOC estimation for lithium-ion battery of new energy vehicle,the SOC estimation results of lithium-ion battery are inaccurate and the estimation time is long.Therefore,a new method of SOC estimation for lithium-ion battery of new energy vehicle based on Kalman filter is proposed.Based on the dual-polarization equivalent circuit model,a new energy vehicle power lithium-ion battery model is constructed by adding diodes to eliminate theoretical errors caused by hysteretic voltage phenomenon.At the same time,the model is discretized to identify the parameters of lithium-ion batteries.According to the parameter identification results,the SOC state of Li-ion batteries for new energy vehicles is estimated by Kalman filter algorithm.The experimental results show that the relative error of SOC value of the proposed method is basically controlled within-0.5%-0.4%.The proposed method can not only effectively improve the accuracy of SOC estimation results of lithium-ion batteries,but also effectively reduce the estimation time.
作者 吕丹亚 LV Danya(Institute of Materials Science,Wuhu Institute of Technology,Wuhu,Anhui 241003)
出处 《绵阳师范学院学报》 2023年第5期25-32,共8页 Journal of Mianyang Teachers' College
基金 2022年芜湖市工程技术研究中心“芜湖市低碳能源系统与储能工程技术研究中心”(sgcjsyjzx10) 2020年度校级重点科技团队项目“新能源储能材料技术创新团队”(wzykjtd202003) 安徽省职成教学会一般教学研究项目(一般)“产教深度融合下职业院校储能材料技术专业课程开发模式的实践研究”(azcg145).
关键词 卡尔曼滤波 新能源汽车 动力锂离子电池 SOC估算 Kalman filter new energy vehicle power lithium-ion battery SOC estimation
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