基于改进无迹卡尔曼滤波的电池SOC估计

针对电池SOC初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在初值误差较大时收敛较慢的问题,在此基础上提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。通过实验可以看出,改进算法不仅克服了无迹卡尔曼滤波收敛速度慢的问题,而且提高了估计精度;使用改进算法对老化过程中的电池进行SOC估计,最大估计误差在4%以内,可以满足电动汽车的使用要求。

基于强跟踪卡尔曼滤波的电池SOC估计

针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合强跟踪原理和卡尔曼滤波算法并引入时变渐消因子,提出的方法能够强制估计残差保持正交特性,并保证残差满足高斯白噪声特性.仿真验证表明,与扩展卡尔曼滤波原理相比,在模型不准确和状态突变的情况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,估计误差低于2.5%,提高了近45%.

基于电池暂态响应分析的锂电池SOC估计

锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛。精准的电池荷电状态(SOC)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的条件下,完成精准电池SOC估计十分困难。通过脉冲激励电池的充放电暂态响应特性分析,辨识等效电路模型参数,建立电池不同工况条件下的动态电池模型,并采用扩展卡尔曼滤波方法对纠正参数辨识和OCV-SOC映射中的误差。以Arbin测试平台估算结果作为对标,验证了所提方法的有效性。

基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计

针对电池SOC估计所用安时积分法的缺陷,本文采取了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法,在描述电池模型系统的状态方程和观测方程上应用这种算法估算SOC值。通过实验看到了,EKF算法不存在安时积分法的误差累积问题且有对错误初始SOC值的自我纠正能力,而且较为精确和稳定,其估算误差的小于5%。

基于双卡尔曼滤波的锂电池荷电状态的估计

针对电池荷电状态的(SOC)估计误差较大的问题,提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值。推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤波原理,在基础上提出了双卡尔曼滤波算法,对双卡尔曼滤波的原理和公式实现进行了详细推导。设计了电池组的充放电实验对算法进行验证。结果表明安时积分法估计误差随时间不断增大,扩展卡尔曼算法估计误差振荡很大,双卡尔曼滤波的估计精度较高,最大估计误差只有0.13%。

扩展卡尔曼滤波在锂电池SOC估算中的应用

电动汽车发展是我国新型汽车发展的大方向之一,而储能电池的发展更是电动汽车发展的重中之重。锂电池SOC在线估算是在不妨碍锂电池正常工作的前提下通过检测电池的参数来间接估算电池荷电状态的一种方法,它是电池组管理和维护的重要依据,可以有效地避免电动汽车行驶时锂电池可能出现的各种故障。主要通过建立Thevenin电池等效电路模型并使用扩展Kalman滤波迭代算法对单节锂电池电池的荷电状态进行在线估算,先采用实验仪进行恒流放电实验得到阻抗曲线,再通过分析曲线数据利用Matlab解方程组得到Thevenin电池模型参数。经过实验测试,证明在恒流充放电的条件下,该算法在线估计SOC具有较好的精度,在锂电池充电至电量已满时达到的最大误差小于5%。

基于事件驱动的液流电池控制系统实现方式

液流电池具有充放电循环次数大、容量高及寿命长等优点,是长时大规模储能的理想选择,但是其复杂的结构对电池控制系统的要求较高,传统开发方式难以满足其多样的控制需求,因此提出精准度更高、实时性更好的基于事件驱动技术的液流电池控制系统开发方法。首先针对液流电池稳定性需求高、内部损耗大等问题,提出了主/辅助电堆协同架构,并对该架构系统进行建模分析;然后基于事件驱动技术对控制系统进行模块化设计,包括柔性充放电控制、辅助电堆参与的黑启动控制、基于卡尔曼滤波的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计等;最后搭建半实物仿真平台,对所提架构和策略进行验证,证明了该架构和策略能提高系统的能量转换效率和稳定性。

5kW锂电池模组BMS的研究与开发

设计了以MSP430为控制核心的用于5 k W锂电池管理系统(BMS).建立了关于电池荷电状态的模型,在实际估计中,采用开路电压和按时积分相结合的方法且有较高的精度;采取电池均衡充电的方案,补偿了电池容量的差异性,进而使得电池组的使用寿命延长.电池荷电状态估算的改进方案解决了按时计量法无法确定初始荷电状态、难以精准测得库仑效率等问题,确保了电池管理系统处于稳定工作状态.该系统具有抗干扰能力极强、硬件电路可靠、且十分经济的特点.经过实验验证,利用该系统进行SOC剩余容量估计的结果较为精确.