为延长电池储能系统的整体寿命,需保持储能系统中各单元的荷电状态(state of charge,SOC)均衡。为此,提出一种基于二阶一致性算法的改进下垂控制策略,通过指数函数嵌套变化系数,实现不同容量储能单元快速SOC均衡。在SOC均衡的基础上设...为延长电池储能系统的整体寿命,需保持储能系统中各单元的荷电状态(state of charge,SOC)均衡。为此,提出一种基于二阶一致性算法的改进下垂控制策略,通过指数函数嵌套变化系数,实现不同容量储能单元快速SOC均衡。在SOC均衡的基础上设计二次控制策略,在一定通信时延下实现频率、电压恢复和有功、无功功率合理分配。最后,以4台储能单元组成的电池储能系统为算例进行仿真,验证了所提控制策略的有效性,SOC能够快速收敛达到均衡状态,频率、电压能够恢复到额定值,有功、无功功率能够按照相应下垂系数比例进行分配。展开更多
由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型...由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(fractional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算。仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%。展开更多
电池的荷电状态和健康状态是衡量电池续航和寿命的重要指标,为解决电池参数的时变性问题,提高电池SOC(State of Charge)估算精度,减少硬件计算量,提出一种多时间尺度在线参数辨识双扩展卡尔曼滤波联合算法。以18650三元锂电池为研究对象...电池的荷电状态和健康状态是衡量电池续航和寿命的重要指标,为解决电池参数的时变性问题,提高电池SOC(State of Charge)估算精度,减少硬件计算量,提出一种多时间尺度在线参数辨识双扩展卡尔曼滤波联合算法。以18650三元锂电池为研究对象,采用基于二阶RC等效电路模型的多时间尺度DEKF算法,针对电池参数的慢变特性和状态的快变特性进行双时间尺度在线参数辨识和SOC估算;通过联邦城市驾驶计划(FUDS)测试验证,得出多时间尺度DEKF算法和传统离线辨识EKF算法对SOC估计的平均绝对误差分别为0.97%和2.46%,均方根误差为1.19%和2.69%,容量估计值对参考值最大误差仅为0.007 72 Ah;实验结果表明:所提出的多时间尺度DEKF算法,具有更好的鲁棒性和SOC估算精度并能实时反应SOH变化趋势。展开更多
针对锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)估计时常用的整数阶等效电路模型无法精准反映电池极化反应和提高在噪声干扰下全生命周期SOC的估计准确度问题,在二阶RC等效电路模型的基础上建立分数阶模型,并采用遗传(GA)算法对其进行参数辨...针对锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)估计时常用的整数阶等效电路模型无法精准反映电池极化反应和提高在噪声干扰下全生命周期SOC的估计准确度问题,在二阶RC等效电路模型的基础上建立分数阶模型,并采用遗传(GA)算法对其进行参数辨识,从而增强参数辨识的鲁棒性。最后在传统的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的基础上引入了多新息理论,提出了一种基于分数阶多新息无迹卡尔曼滤波(Fractional Order Multi Innovation Unscented Kalman Filtering,FOMIUKF)算法来实现对锂电池SOC的实时估计,最后通过搭建仿真模型验证了基于GA分数阶锂电池等效模型的准确性和可靠性,并进行了基于分数阶无迹卡尔曼滤波(Fractional Order Unscented Kalman Filtering,FOUKF)算法、FOMIUKF算法的锂电池SOC估计对比分析,发现FOMIUKF算法估计准确度更高,其估计误差仅为1%。展开更多
文摘为延长电池储能系统的整体寿命,需保持储能系统中各单元的荷电状态(state of charge,SOC)均衡。为此,提出一种基于二阶一致性算法的改进下垂控制策略,通过指数函数嵌套变化系数,实现不同容量储能单元快速SOC均衡。在SOC均衡的基础上设计二次控制策略,在一定通信时延下实现频率、电压恢复和有功、无功功率合理分配。最后,以4台储能单元组成的电池储能系统为算例进行仿真,验证了所提控制策略的有效性,SOC能够快速收敛达到均衡状态,频率、电压能够恢复到额定值,有功、无功功率能够按照相应下垂系数比例进行分配。
文摘由于锂离子电池的SOC(state of charge)不能直接被测得,目前只能通过电池外部输出特性对其进行估算。以磷酸铁锂电池为研究对象,考虑到电池各种复杂的非线性特征,分析了电池的电化学阻抗特性,采用恒相位元件(CPE)对传统的等效电路模型进行改进,建立了分数阶(fractional order)等效电路模型;联合遗传算法和混合脉冲动力试验对分数阶等效电路模型的参数进行离线识别;基于扩展卡尔曼滤波算法,建立了分数阶扩展卡尔曼滤波算法(fractional order extended Kalman Filter)的锂电池SOC估算模型;根据动态应力试验DST(dynamic stress test)工况设计制定了锂电池充放电方案,在环境温度25℃条件下,实时采集电池电流及电压数据,将采集所得数据输入到Matlab建立的模型中,对目标电池进行SOC估算。仿真结果表明:与二阶戴维南电路模型SOC仿真结果相比,基于FEKF算法的SOC估算结果具有更高的精度且波动性更小,误差均小于0.72%,均方根误差仅为0.24%。
文摘电池的荷电状态和健康状态是衡量电池续航和寿命的重要指标,为解决电池参数的时变性问题,提高电池SOC(State of Charge)估算精度,减少硬件计算量,提出一种多时间尺度在线参数辨识双扩展卡尔曼滤波联合算法。以18650三元锂电池为研究对象,采用基于二阶RC等效电路模型的多时间尺度DEKF算法,针对电池参数的慢变特性和状态的快变特性进行双时间尺度在线参数辨识和SOC估算;通过联邦城市驾驶计划(FUDS)测试验证,得出多时间尺度DEKF算法和传统离线辨识EKF算法对SOC估计的平均绝对误差分别为0.97%和2.46%,均方根误差为1.19%和2.69%,容量估计值对参考值最大误差仅为0.007 72 Ah;实验结果表明:所提出的多时间尺度DEKF算法,具有更好的鲁棒性和SOC估算精度并能实时反应SOH变化趋势。
文摘针对锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)估计时常用的整数阶等效电路模型无法精准反映电池极化反应和提高在噪声干扰下全生命周期SOC的估计准确度问题,在二阶RC等效电路模型的基础上建立分数阶模型,并采用遗传(GA)算法对其进行参数辨识,从而增强参数辨识的鲁棒性。最后在传统的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的基础上引入了多新息理论,提出了一种基于分数阶多新息无迹卡尔曼滤波(Fractional Order Multi Innovation Unscented Kalman Filtering,FOMIUKF)算法来实现对锂电池SOC的实时估计,最后通过搭建仿真模型验证了基于GA分数阶锂电池等效模型的准确性和可靠性,并进行了基于分数阶无迹卡尔曼滤波(Fractional Order Unscented Kalman Filtering,FOUKF)算法、FOMIUKF算法的锂电池SOC估计对比分析,发现FOMIUKF算法估计准确度更高,其估计误差仅为1%。