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
随着储能行业对锂电池安全稳定性的要求日益增高,精确估算锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)成为目前提高其安全稳定性的重要手段。鉴于锂电池SOC难以直接获取,首先针对锂电池电压、电阻等外部特性进行分析,建立二阶RC等效电路模型...随着储能行业对锂电池安全稳定性的要求日益增高,精确估算锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)成为目前提高其安全稳定性的重要手段。鉴于锂电池SOC难以直接获取,首先针对锂电池电压、电阻等外部特性进行分析,建立二阶RC等效电路模型,随后通过脉冲放电实验对等效电路模型进行参数辨识,并进行不同工况下的仿真验证,最后利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filtering,EKF)对锂电池SOC进行估算。结果表明,SOC的估算结果精度较高且收敛性较强,对锂电池的安全问题有一定应用价值。展开更多
高倍率磷酸铁锂电池在充放电过程中,大电流引发的内部温度升高及化学反应速率加剧,导致其荷电状态(state of charge,SOC)的精确估算较为困难。本文在高倍率工况下,基于Matlab/Simulink平台构建二阶等效电路模型,并结合扩展卡尔曼滤波(ex...高倍率磷酸铁锂电池在充放电过程中,大电流引发的内部温度升高及化学反应速率加剧,导致其荷电状态(state of charge,SOC)的精确估算较为困难。本文在高倍率工况下,基于Matlab/Simulink平台构建二阶等效电路模型,并结合扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法,对磷酸铁锂电池动态SOC进行估算。结果表明:EKF算法能够准确估算高倍率磷酸铁锂电池的动态SOC,将误差控制在5%以内。本文选用的EKF算法在高倍率磷酸铁锂电池动态SOC估算中具有良好的有效性和可靠性,可为SOC估算方法的优化提供理论依据与技术支撑。展开更多
文摘随着储能行业对锂电池安全稳定性的要求日益增高,精确估算锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)成为目前提高其安全稳定性的重要手段。鉴于锂电池SOC难以直接获取,首先针对锂电池电压、电阻等外部特性进行分析,建立二阶RC等效电路模型,随后通过脉冲放电实验对等效电路模型进行参数辨识,并进行不同工况下的仿真验证,最后利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filtering,EKF)对锂电池SOC进行估算。结果表明,SOC的估算结果精度较高且收敛性较强,对锂电池的安全问题有一定应用价值。
文摘高倍率磷酸铁锂电池在充放电过程中,大电流引发的内部温度升高及化学反应速率加剧,导致其荷电状态(state of charge,SOC)的精确估算较为困难。本文在高倍率工况下,基于Matlab/Simulink平台构建二阶等效电路模型,并结合扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法,对磷酸铁锂电池动态SOC进行估算。结果表明:EKF算法能够准确估算高倍率磷酸铁锂电池的动态SOC,将误差控制在5%以内。本文选用的EKF算法在高倍率磷酸铁锂电池动态SOC估算中具有良好的有效性和可靠性,可为SOC估算方法的优化提供理论依据与技术支撑。
