随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage...随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage,OCV),也就无法建立OCV-SOC映射关系来准确估计SOC。对此,提出一种基于新型动态可重构电池网络的精准SOC估计方法。该方法可以在1s内测量得到OCV,然后使用梯度增强决策树估计电池单元/模块的准确SOC。实验结果表明该方法的高效率和有效性,为电池状态估计提供了一个范式结构。展开更多
为实现锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计,针对锂离子电池模型参数在线辨识精度不足和开路电压(open-circuit voltage,OCV)-SOC映射不准确等问题,提出一种锂离子电池自适应参数动态辨识和OCV-SOC映射修正方法。首先,...为实现锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计,针对锂离子电池模型参数在线辨识精度不足和开路电压(open-circuit voltage,OCV)-SOC映射不准确等问题,提出一种锂离子电池自适应参数动态辨识和OCV-SOC映射修正方法。首先,构建二阶RC等效电路模型;其次,通过混合脉冲功率特征(hybrid pulsepower characteristic,HPPC)实验确定初始参数,并设计一种自适应的参数动态修正方法;最后,在不同温度条件下,构建充放电OCV-SOC映射关系曲线并进行拟合分析。实验结果表明,所提方法的参数辨识精度和OCV-SOC映射准确性均优于传统方法。展开更多
针对磷酸铁锂电池(LiFePO_(4))平坦的开路电压OCV(open circuit voltage)与荷电状态SOC(state of charge)滞回特性在充、放电切换工况下传统等效电路模型估计OCV存在精度较低的问题,提出电池迟滞建模。为了突出LiFePO_(4)电池考虑滞回...针对磷酸铁锂电池(LiFePO_(4))平坦的开路电压OCV(open circuit voltage)与荷电状态SOC(state of charge)滞回特性在充、放电切换工况下传统等效电路模型估计OCV存在精度较低的问题,提出电池迟滞建模。为了突出LiFePO_(4)电池考虑滞回特性的必要性,对3种电池模型的复杂性、准确性和适用性进行综合评价和对比分析。结果表明,一阶RC模型不考虑滞回的影响,仅适用纯充电或纯放电的工况;一阶RC滞回模型在一阶RC模型的基础上增加1个滞回量,虽考虑了滞回特性的影响,但滞回量受参数辨识影响较大,OCV估计存在波动;Preisach模型对存在充、放电切换工况的估算精度较好,但训练数据时间成本较高。NEDC(new European driving cycle)充、放电工况下对不同模型结合算法估计SOC,估计误差均在5%以内,其中Preisach误差在3%以内。展开更多
针对单体电池串联成组使用时出现不一致性的问题,提出了一种基于双向DC-DC变换器的串联电池组主动均衡电路。使用双向DC-DC变换器将单体电池中的高能量输送到能量低的单体电池中,无需额外的存储组件来存储和传送能量,减少了能量损失,提...针对单体电池串联成组使用时出现不一致性的问题,提出了一种基于双向DC-DC变换器的串联电池组主动均衡电路。使用双向DC-DC变换器将单体电池中的高能量输送到能量低的单体电池中,无需额外的存储组件来存储和传送能量,减少了能量损失,提高了均衡效率。根据电池开路电压(open circuit voltage,OCV)与荷电状态(state of charge,SOC)之间近似分段线性的关系,采用以电压和SOC双变量作为均衡策略,通过相互实时修正电压均衡和SOC均衡,使得电池组间能量动态趋于一致。最后通过搭建由4节单体电池组成的均衡电路实验平台,对提出的均衡电路和均衡控制策略进行有效性验证。展开更多
文摘随着大规模储能系统的广泛发展,快速准确地估计锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)对系统的安全可靠运行至关重要。然而,在传统的固定串并联电池单元/模块拓扑结构中,无法直接测量电池单元/模块的开路电压(open circuit voltage,OCV),也就无法建立OCV-SOC映射关系来准确估计SOC。对此,提出一种基于新型动态可重构电池网络的精准SOC估计方法。该方法可以在1s内测量得到OCV,然后使用梯度增强决策树估计电池单元/模块的准确SOC。实验结果表明该方法的高效率和有效性,为电池状态估计提供了一个范式结构。
文摘针对磷酸铁锂电池(LiFePO_(4))平坦的开路电压OCV(open circuit voltage)与荷电状态SOC(state of charge)滞回特性在充、放电切换工况下传统等效电路模型估计OCV存在精度较低的问题,提出电池迟滞建模。为了突出LiFePO_(4)电池考虑滞回特性的必要性,对3种电池模型的复杂性、准确性和适用性进行综合评价和对比分析。结果表明,一阶RC模型不考虑滞回的影响,仅适用纯充电或纯放电的工况;一阶RC滞回模型在一阶RC模型的基础上增加1个滞回量,虽考虑了滞回特性的影响,但滞回量受参数辨识影响较大,OCV估计存在波动;Preisach模型对存在充、放电切换工况的估算精度较好,但训练数据时间成本较高。NEDC(new European driving cycle)充、放电工况下对不同模型结合算法估计SOC,估计误差均在5%以内,其中Preisach误差在3%以内。
文摘针对单体电池串联成组使用时出现不一致性的问题,提出了一种基于双向DC-DC变换器的串联电池组主动均衡电路。使用双向DC-DC变换器将单体电池中的高能量输送到能量低的单体电池中,无需额外的存储组件来存储和传送能量,减少了能量损失,提高了均衡效率。根据电池开路电压(open circuit voltage,OCV)与荷电状态(state of charge,SOC)之间近似分段线性的关系,采用以电压和SOC双变量作为均衡策略,通过相互实时修正电压均衡和SOC均衡,使得电池组间能量动态趋于一致。最后通过搭建由4节单体电池组成的均衡电路实验平台,对提出的均衡电路和均衡控制策略进行有效性验证。
