阀控式铅酸蓄电池的等效电路模型和参数辨识

电池模型是研究电池性能的重要工具,根据阀控式铅酸蓄电池的特性,建立一种能反应其内部特性的二阶RC电路等效模型。然后根据模型,推导出能够反映出电池性能的开路电压和内阻。设计伪随机序列作为模型激励,对铅酸电池在特定条件下的充放电实验进行模拟,利用基于遗忘因子的最小递推二乘法进行模型参数辨识。通过端电压比较法对辨识结果进行验证,结果表明:采用M序列作为激励的参数辨识方法,能够准确有效地辨识阀控式铅酸电池等效电路模型的参数,并可以对其参数的获取提供理论基础与支持。二阶等效电路模型及基于递推最小二乘算法的模型参数的辨识结果可以精确地进行充放电过程仿真。     

锂电池分段分数阶建模与荷电状态估计

为提高等效电路模型准确性,考虑等效电容分数阶本质和锂电池充放电不同阶段的不同变化特性,采用分数阶微积分理论建立了基于二阶RC模型的电池分段分数阶等效电路模型.用粒子群算法分段辨识分数阶阶数,通过混合脉冲功率特性(HPPC)实验辨识模型参数,使模型更符合电池实际工作状态.实验结果显示,新模型能够更准确地模拟电池充放电特性...     

锂离子电池等效模型建立与参数辨识方法研究

实验以磷酸铁锂电池为研究对象,权衡准确度和复杂度选择二阶RC电路作为其等效电路模型,采用混合脉冲功率性能(HPPC)测试和最小二乘法进行参数辨识,通过充放电实验,验证模型精度。结果表明,模型仿真与实测结果之间的误差平均值约为4.304mV,最大误差为65mV,表明该模型能准确反映电池的静动态特性。     

锂电池等效模型建立与参数辨识方法研究

近年来锂离子电池的发展迅速,基于电池的储能系统在国内外得到广泛应用,国内也在研发基于锂离子电池的混合储能系统。为了确保储能系统在复杂工况下的高效、安全和可靠运行,建立高保真的电池模型和进行准确的参数辨识至关重要。本文对锂电池的工作原理和特性进行简述,综述了锂离子电池的模型和等效电路模型的参数辨识方法,对各种方法的原理进行介绍。综合考虑准确度和复杂度选择二阶RC等效电路模型作为其等效电路模型,采用混合脉冲功率性能测试(HPPC)和最小二乘法进行参数辨识,通过充放电实验,验证模型精度,结果表明,模型与实际虽存在一定误差,能较为准确反映电池的静动态特性。     

一种多采样率EKF的锂电池SOC估计

为了准确估算出锂离子电池的荷电状态(SOC),采用多采样率的扩展卡尔曼滤波算法(MREKF),建立了二阶RC的电池的等效电路模型,对磷酸铁锂电池进行充放电实验,并根据实验数据进行参数辨识,获得等效电路模型的参数。根据电路模型建立电池的状态方程,分别使用安时法,单采样率的扩展卡尔曼算法和多采样率的扩展卡尔曼算法对电池的SOC进行估计,并用Matlab仿真,对比了三种算法,实验和仿真结果表明MREKF能更精确地估算出SOC。     

动力电池动态模型参数辨识的研究

为实现动力电池状态的精确估计,需要提高电池模型的精确性.对选定的电池模型进行在线参数辨识能够实时反映电池真实的工作状态.采用含遗传因子的递推最小二乘算法（FFRLS）对二阶RC模型进行参数辨识,并在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型用于验证辨识结果.仿真验证结果表明：由FFRLS算法得到的模型参数较为精确,可以作为模型参数在线辨识的一种有效手段.另外,FFRLS算法还能完成电池开路电压的估计,可作为估计电池SOC的参考,有利于了解电池性能状态.     

混合动力汽车氢镍电池建模研究

根据氢镍电池的动态特性,建立一个带有滞回特性的二阶RC等效电路模型;基于电池内部的快速动态反应和慢速动态反应,对两个反应时间分别通过充放电工况进行参数的辨识;通过MATLAB/Simulink建立模型仿真结构图.通过理论分析与仿真结果表明,该方法可以提高参数辨识的精度,并且不需要特定的工况实验来获取数据;初始值任意设置,模型都可以快速地收敛到真值附近.     

基于VFFRLS算法的锂电池参数辨识

动力电池性能是影响电动汽车综合性能的关键因素,因此准确辨识锂离子电池模型的参数对后续电池系统的荷电状态估计和健康状态预测至关重要。为了提高锂离子电池模型参数辨识算法的精度,以磷酸铁锂电池作为研究对象,建立电池二阶RC等效电路模型,并采用基于变量遗忘因子的最小二乘算法对锂离子电池模型进行在线参数辨识。通过搭建测试平台进行充放电实验,基于2种不同工况的实验数据,分别用文中算法、递推最小二乘算法和传统的带遗忘因子的最小二乘算法进行参数辨识,根据辨识结果估计出的端口电压与实验测试得到的实际值的误差比较来描述文中算法辨识结果的准确度。实验结果表明,基于变量遗忘因子的最小二乘算法在锂电池参数辨识方面表现出快速的收敛性和较高的估计精度。     

锂离子电池等效电路模型的比较研究

分析比较了四种常用的等效电路模型：Rint模型、一阶RC模型、二阶RC模型和三阶RC模型以及多种不同的OCV表达式和模型参数表达式。通过电池充放电仪器获得六组电池的数据,采用模拟退火遗传算法进行参数辨识,针对模型的复杂度、在训练数据和测试数据上的精确度进行综合比较分析,得出一阶RC模型为最优模型,模型参数表达式为指数形式时误差最小。对锂离子电池等效电路模型的推广具有指导意义。     

锂离子电池自适应参数辨识与SoC估算研究

传统的锂离子电池SoC估算以固定参数的电池模型为基础,不能反映电池内部的真实状态,进而影响了估算精度。为此,提出一种模型参数自适应辨识与SoC估算相结合的协同估算方法。首先建立电池二阶RC等效电路模型,通过脉冲充放电实验获取开路电压与SoC关系并进行分段线性化,得到模型状态空间表达式。然后采用限定记忆递推最小二乘法进行模型参数自适应辨识与逐步更新,并设计PI观测器以实现SoC估算,两者协同从而提高估算精度。理论分析证明了PI观测器的鲁棒性。实验和仿真结果表明,该算法具有很高的SoC估算精度,估计误差范围在1.5%以内,平均估算误差只有1.28%。