储能系统锂离子电池附加受控电压源等效电路模型研究

该文在少温度和少放电电流样本测试条件下,基于二阶RC等效电路模型提出一种模型改进的方法,构建反向传播(BP)神经网络来预测宽范围温度和电流倍率下的模型端电压误差,实现对模型的动态补偿。该方法可避免对锂离子电池重复进行充、放电实验而造成循环寿命折损。仿真和实验结果表明,所提小样本数据扩展的方法具有一定的可行性;附加受控电压源的电池模型在不同温度和电流倍率下的适应性更好,模型精度得到提升。该方法通过模型分析实现电池筛选组成梯次利用储能系统,并结合电池模型实现荷电状态(SOC)预测及发热预警,在新能源发电电池储能系统应用中具有一定的实际工程意义。