动力电池模拟系统是新能源汽车测试平台等工业领域的重要装备,而电池模型是该系统能否精确模拟电池特性的关键环节。为兼顾数据容量和给定电压的精确性,提出逐次最邻近插值算法应用于电池模型数据查表,该方法根据动力电池在电池电荷状态...动力电池模拟系统是新能源汽车测试平台等工业领域的重要装备,而电池模型是该系统能否精确模拟电池特性的关键环节。为兼顾数据容量和给定电压的精确性,提出逐次最邻近插值算法应用于电池模型数据查表,该方法根据动力电池在电池电荷状态(State of Charge,SOC)初始段、平稳段和末尾段的输出特性,建立了三个不同分辨率的模型子表,并借鉴最邻近插值算法的计算量小和容易实现的优点,采用对模型表逐次迭代分区,进而逼近实际SOC和采样电流对应的电池模型给定电压值,达到细化电池模型表分辨率效果。讨论了迭代次数选择对算法精度的影响,并采用不同抽样比例降低模型数据容量,对不同容量数据表做了大量实验,实验结果表明,本文方法在低分辨率数据样本条件下仍能保持高精度。展开更多
文摘动力电池模拟系统是新能源汽车测试平台等工业领域的重要装备,而电池模型是该系统能否精确模拟电池特性的关键环节。为兼顾数据容量和给定电压的精确性,提出逐次最邻近插值算法应用于电池模型数据查表,该方法根据动力电池在电池电荷状态(State of Charge,SOC)初始段、平稳段和末尾段的输出特性,建立了三个不同分辨率的模型子表,并借鉴最邻近插值算法的计算量小和容易实现的优点,采用对模型表逐次迭代分区,进而逼近实际SOC和采样电流对应的电池模型给定电压值,达到细化电池模型表分辨率效果。讨论了迭代次数选择对算法精度的影响,并采用不同抽样比例降低模型数据容量,对不同容量数据表做了大量实验,实验结果表明,本文方法在低分辨率数据样本条件下仍能保持高精度。