考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM...考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。展开更多
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...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.展开更多
文摘考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。
文摘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.