基于双指数拟合的电池PNGV模型改进方法研究

为了准确估算动力锂离子电池的荷电状态(SOC),创新性地将双指数拟合的方法运用到参数辨识中,并设计了一种新型验证模型。首先,对新一代汽车协商会(PNGV)等效电路模型进行改进,利用改进PNGV模型来模拟电池的动静态工作特性;然后,利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验数据对电池在改进PNGV模型下的动态参数进行辨识,并取SOC值为0.4时的状态,对参数辨识过程中单指数拟合与双指数拟合的误差作对比分析;最后,在Matlab/Simulink环境下,建立了一种新型的锂离子电池仿真模型,并利用该仿真模型对参数辨识的结果进行仿真分析与验证。验证结果表明,在温度固定和SOC已知的情况下,改进型PNGV模型的端电压仿真值与试验值最大误差不超过0.9%,模型精度较高。该试验可为锂离子电池内部状态变量的准确估算提供理论依据。

基于改进EKF算法的动力锂电池SOC估算技术研究

荷电状态(SOC)准确估算对于锂电池安全使用至关重要。通过对中航锂电LFP50AH三元锂电池进行混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验,根据最小二乘原理在MATLAB对试验数据拟合进行参数辨识,建立二阶等效电路模型。在扩展卡尔曼基础上利用平方根分解状态变量协方差矩阵保证其非负定,形成改进扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对锂电池进行SOC估算,防止因为计算机字长有限而引起的滤波发散。模拟北京公交动态测试(BBDST)工况对电池进行测试,以验证算法估算效果。在MATLAB/Simulink建立仿真模型。仿真结果表明,BBDST工况下初始误差为25%时,运行10 s后误差低于10%,80 s最大误差低于2%,平均误差0.45%。基于二阶等效模型运用改进扩展卡尔曼算法的SOC估算能很好地修正初值误差,对动力锂电池SOC估算效果良好,为动力锂电池的可靠使用提供了理论依据。

基于EKF算法的锂电池SOC估算策略

在电池管理系统中,电池荷电状态(SOC)的准确估算具有重要的地位,其重要性不仅在于可以向使用者提示电池的剩余电量,更在于它是电池充放电管理和均衡控制管理的基础。而SOC受许多因素的影响,如温度以及电流的大小、方向等,它的准确预测也较困难。提出了一种用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂电池SOC的方法,建立电池仿真模型,通过混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验进行了参数辨识。在恒流放电下模型的SOC估算误差约2.1%,说明该模型有效且易于应用。

轨道交通备用电源模型搭建及参数辨识研究

轨道交通备用电源是为轨道交通车辆在紧急时刻提供应急供电,保障车辆在特殊情况下的可靠性。目前新能源汽车的动力电源模型的研究较多,因轨道交通备用电源的使用环境、运行工况等条件较为复杂,其模型方面的研究较少。本文探讨了轨道交通备用电源模型的适用类型、关键参数辨识方法等内容,形成较为完善的轨道交通备用电源模型的研究方法。该模型在轨道交通备用电源寿命、可靠性等研究方面可以起到重要作用。