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锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是电动汽车能源管理的关键技术。为了提高锂电池SOC的估算精度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于锂电池SOC估算,以减小拓展卡尔曼滤波(EKF)简单线性化带来的误差。搭建电池检测系统的硬件平台,以TMS320F28335型数字信号处理器(DSP)为主控芯片(MCU),实现电压、电流、温度的检测及UKF算法,并设计了相关的电池测试实验。实验结果表明,UKF可以实时估算锂电池SOC,估算误差在4%以内,高于传统的拓展卡尔曼滤波(EKF)。 相似文献
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锂电池电池管理的核心是电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。为精确实时估算SOC值,以无人机(UAV)锂电池为研究对象,建立戴维南等效电路模型,对电池进行试验测量、研究分析。首先,运用开路电压法标定锂电池的估算初值,在卡尔曼滤波算法的基础上进一步改良优化得到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。然后,将该算法运用到SOC估算中,即可在较短时间内高精度的估算出无人机锂电池的实时SOC值。在MATLAB/Simulink中搭建对应电池模型输入算法进行运行,并对得到的结果与实际数据进行比较、论证。试验表明,基于戴维南模型的EKF算法能很好地对无人机锂电池SOC进行估算,收敛效果好而且估算精度高于98.5%。扩展卡尔曼算法可以很准确地估算出无人机锂电池的实时SOC值。 相似文献
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动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是电动汽车的重要参数之一,直接影响电动汽车的安全控制与可续行里程的评估.电池总容量作为估算电池SOC的重要变量之一,其与使用环境温度密切相关,而在SOC估计算法中常被认为是恒定值,从而影响不同环境温度下锂电池SOC估计精度.为实现对锂电池SOC的准确估计,考虑温度对锂电池容量等特性参数的影响,通过引入温度补偿模型,并结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法实现对锂电池SOC的动态估计.在不同环境温度下模拟电动汽车实际工况对锂电池进行放电试验,并比较未经温度补偿的SOC算法与补偿后的SOC算法精度.研究结果表明,所提出的方法适用于不同温度的锂电池,能实现较为精确的估计. 相似文献
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针对传统的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计动力锂电池荷电状态(SOC)时,由于滤波迭代过程中系统噪声不确定,可能导致估计结果精度欠佳的问题,提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)动态地估计锂离子电池的SOC.算法以UKF算法为基础,引入改进的Sage-Husa自适应滤波算法,利用观测数据进行滤波递推的同时,实时更新系统噪声的统计特性.以等效电路模型为基础,采用递推最小二乘法辨识模型参数,应用AUKF算法对电池SOC进行估算,并从实际工况进行仿真验证分析.仿真结果表明,上述算法有效的提高了估计精度,误差稳定性较高. 相似文献
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基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决在多种工况下锂电池实时估算困难、估算精度不高等问题,以三元锂电池为研究对象,建立Thevenin模型,对电池的工作特性进行表征。综合多种工况对锂电池工作特性进行研究分析,避免了依据电池内部复杂结构建立等效模型的困难。考虑到估算初期荷电状态(SOC)准确性对于后期估算的重要性,首先用开路电压法标定初值,然后运用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行估算跟踪。UKF算法基于无迹变换,没有忽略高阶项,对于非线性分布具有较高的计算精度。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型并结合多种工况数据进行分析。试验结果表明,Thevenin模型能够较好地对锂电池SOC进行估算,收敛速度快、跟踪效果好且能将估算误差控制在0.8%以内,验证了UKF在对锂电池进行SOC估算时具有较高的精度。 相似文献
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电池荷电状态(SOC)是电池重要的性能指标之一,为电池管理系统实现管理控制提供了重要依据。针对卡尔曼滤波算法不能预估和修正噪声的问题,引入改进的Sage-Husa噪声估计器,构成自适应扩展卡尔曼滤波算法AEKF)估算动力锂电池SOC,同时针对计算机在进行浮点运算时存在单位舍入误差问题,采用UD分解算法,保证任意时刻状态估计协方差矩阵的对称正定性,限制由于计算误差引起的滤波发散,提高算法的精度和稳定性,通过MATLAB仿真对本文算法进行了验证,并与标准EKF算法进行比较,结果表明该算法具有较高的估算精度和稳定性,可以满足应用要求。 相似文献
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《控制理论与应用》2019,(3)
锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度. 相似文献
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锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度. 相似文献
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针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用. 相似文献
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快速、准确地估算锂离子电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,有利于延长电池使用寿命并提高使用的安全性。以三元锂电池为研究对象,采用二阶阻容(RC)等效电路模型构建锂离子电池模型,通过递推最小二乘法(RLS)对等效模型参数进行在线辨识,并结合多新息无迹卡尔曼滤波(MSUKF),形成RLS-MSUKF算法,以实现锂离子电池SOC估算。采用多时刻的新息信息对估算值进行校正,以减少误差积累、增强算法的收敛性及提高锂离子电池SOC估算的精度,并在混合脉冲功率特性(HPPC)测试工况下对锂离子电池进行SOC估算。试验结果表明,HPPC工况下的SOC误差稳定控制在0.78%以内,验证了改进算法的良好性能。该算法为优化锂离子电池SOC估算提供了依据,对锂离子电池SOC估算研究具有启发意义。 相似文献
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《自动化仪表》2019,(11)
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。 相似文献
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《自动化仪表》2021,(5)
为了提高对工作状态中动力锂电池组的锂电池荷电状态(SOC)估计,精准的电池模型能够有效地估计SOC值,即提出了非线性模型来描述锂电池的外部特性。自适应性卡尔曼滤波算法有效减小了卡尔曼滤波因为电池模型参数不准确而造成的误差。该算法使系统状态初始化,对下一时刻的不确定性的状态和误差协方差矩阵进行时间更新,计算卡尔曼增益并记录系统观测值,从而有效地修正当前锂电池的SOC估计值、提高滤波精度、降低噪声带来的影响。同时,迭代算法不断用变量的旧值递推新值的过程能够有效地计算卡尔曼增益,不断更新蓄电池工作的SOC而达到更好的收敛效果。根据试验的对比分析,可以得到自适应卡尔曼滤波法(AKF)在电池的SOC值估计上具有更高的精度。算法估计初期能更快收敛,能迅速减小估计误差,并将其计算值和估计值收敛到0.03%,从而有效地延长纯电动汽车的中蓄电池使用时长。 相似文献
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精确的荷电状态(SOC)值在电池的应用开发中具有重要的意义。选择合适的滤波算法是精确估算的前提。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)中噪声的给定值与实际工况下噪声的统计特性不符,导致估算精度低。为提高S0C估算精度,构建能准确反映锂电池工作特性的Thevenin电路模型。在此基础上,构建状态方程和观测方程,提出自适应卡尔曼滤波(AKF)算法。利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对模型参数进行辨识,通过MATLAB/Simulink建模仿真,分析锂电池分别在恒流放电和动态工况下S0C估算的精度。试验表明,Thevenin模型能够良好地表征锂电池的工作特性且能较好地进行S0C估算,参数辨识、恒流放电工况、动态工况下的最大误差分别控制在0.4%、0.2%、0.1%以内,验证了AKF应用于锂电池S0C估算的优越性。 相似文献
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电池荷电状态SOC(State Of Charge)作为电池管理系统中尤为重要的一部分,其准确估计成为锂离子电池研究的重点。为了提高动态工况下的SOC估计精度,对锂离子电池等效模型进行分析,基于AIC(赤池信息)准则确定二阶RC电路为等效电路模型,使用递推最小二乘算法对模型参数进行在线辨识,为提高辨识精度,提出了改进带动态遗忘因子递推最小二乘算法,对算法加入遗忘因子,通过电压结果误差实时动态调整算法遗忘因子取值。将递推最小二乘算法和含动态遗忘因子最小二乘算法分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC联合估计,并对比其预测效果,结果表明含有动态遗忘因子最小二乘与EKF联合估计模型具有更高的精度和鲁棒性。 相似文献