基于PNGV模型和高斯-厄米特滤波的SOC估算研究

为解决锂离子电池荷电状态(SOC)估算精度不高和初值鲁棒性差的问题,提出了一种基于新一代汽车伙伴计划(PNGV)等效电路模型和高斯-厄米特滤波(GHF)算法的锂离子电池SOC估算方法。首先,建立PNGV模型来模拟电池的动静态工作特性,列出该等效电路模型的状态空间方程;然后,利用混合动力脉冲能力特性测试试验,对模型中的动态参数进行辨识,并通过电流激励下的电压响应对比验证了模型及参数的有效性;最后,结合GHF算法得出了算法的系数矩阵和递推过程。在Matlab/Simulink平台上,对该SOC估算方法的估算效果进行了仿真分析与验证。结果表明,无论是在恒流、周期恒定电流和周期变电流工况下,还是在城市道路循环(UDDS)变电流工况下,SOC都能实时跟踪真实值的变化。同时,该算法对初值有较好的鲁棒性。在初始SOC为0.8的情况下,SOC估算最大误差不超过3.7%,具有较高的精度。该算法为锂离子电池SOC的估算提供了一种新的思路。

锂离子电池特性建模与SOC估算算法的研究

锂离子电池管理系统设计及荷电状态(SOC)估算依赖于电池等效电路模型的建立,在几种常见的动力锂离子电池等效电路模型分析与比较的基础上,通过对动力锂离子电池进行多种特性实验,分析了锂离子电池的动态特性,提出了二阶RC等效电路模型,并验证了模型的准确性。在电路模型基础上运用扩展卡尔曼滤波算法搭建了MATLAB/Siumlink平台上的仿真模型,通过仿真和实验结果的对比,验证该模型具有较高的估算精度,可用于锂离子电池SOC的实时估算。