动力锂离子电池稳态特性参数Map建模与仿真

提出并实现了一种车用动力锂离子电池稳态特性参数的数学模型,该模型针对混合动力车用8Ah锂离子电池,选取对电池SOC有重要影响的性能参数(电压、电流、温度等),设计相关实验(主要是倍率充放电实验和开路电压SOC关系实验);应用实验数据,通过插值、拟合等方法补充实验缺省数据,建立电池稳态特性参数Map图,用以估算电池的SOC,对建立的Map用实际工况曲线进行仿真。仿真结果表明,应用建立的Map图,对电池稳态SOC查询估算的精度可以达到4%以内。     

基于EMF等效模型电动车镍氢电池SOC估计

讨论了电动汽车镍氢动力电池荷电状态(State of Charge,简称SOC)的估计方法。提出用电动势(EMF)等效电路模型法来估计电池的SOC。研究确定了EMF与SOC之间的关系,并通过电路分析,计算得出电池EMF与端电压之间的关系,最终建立了端电压与SOC关系。通过实测数据并利用模型估计数据的对比得出,SOC的误差在混合动力汽车的允许误差范围内。该方法在车辆停车和行驶时均适用。     

电动汽车动力电池变流放电特性与荷电状态实时估计

通过对电动汽车常用的铅酸动力电池大电流变流放电实验数据与特性的研究，建立以能动势和计算等效内阻为基本参数的电池动态模型，并得到了当电池放电电流大于某一特定临界电流时电池等效内阻趋于稳定的规律。基于这一重要规律，实现了以能动势为依据来估计电池荷电状态(SOC)的方法。该方法在电池大电流放电时，可以仅根据放电电流和在线端电压来估计SOC．分析和初步实验表明，这种电池SOC估计方法简单易行，实时性强，应用前景良好．     

基于安时法的镍氢电池SOC估计误差校正

针对安时积分法对镍氢电池SOC估计时存在的累积误差,分别对镍氢电池组进行了不同倍率下的恒流充放电试验和循环工况试验,研究电动车辆长时间运行时电流传感器的测量误差对安时法估计镍氢电池SOC的影响。通过分析试验系统中采用的不同电流传感器的精度,对镍氢电池管理系统中的电流传感器进行了建模,给出了普通精度电流传感器进行安时法估计镍氢电池SOC时的校正方法。仿真与试验的对比结果表明该校正方法可以减小普通精度电流传感器用于安时法估计镍氢电池SOC时产生的累积误差,降低了安时法估计镍氢电池SOC的校准频率。     

汽车用铅酸蓄电池SOC预测研究

电池的开路电压与电池荷电状态(SOC)存在密切的关系,然而大量研究表明,当电池在恒定电流下充放电时,端电压与SOC的变化规律近似于开路电压与SOC的变化规律。但对于汽车用蓄电池来说,并没有文献明确地给出蓄电池在充放电电流变化状态下其端电压与SOC的对应关系表达式。通过对电动汽车用蓄电池进行充放电实验,利用Matlab对实验数据进行曲线拟合处理,得到变化工作电流下的蓄电池SOC与其端电压的数学关系,提出了蓄电池SOC估计的修正经验公式,为电动汽车续航里程的准确估计提供了新方法。     

基于分数阶多新息卡尔曼滤波法的SOC估计

针对电动汽车锂离子电池整数阶模型不能精确反映电池极化反应的问题,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的分数阶模型,并采用分数阶多新息卡尔曼滤波(FOMIEKF)算法对电池荷电状态(SOC)估计.在二阶RC等效电路模型的基础上建立分数阶模型并用AGA辨识模型参数,然后用FOMIEKF算法进行SOC估计,最后与卡尔曼滤波(EKF)、分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法进行比较.结果表明,在混合动力脉冲测试下,模型端电压最大误差低于1％,SOC平均误差与最大误差比传统方法分别下降了0.79％、0.95％.因此,基于AGA分数阶模型的FOMIEKF方法可以有效估计SOC.     

一个带衰减因子的电池分段数学模型研究

针对传统的电池等效电路模型不能直观反映电化学极化和浓差极化对电池端电压影响的缺点,提出了改进的电池模型.依据电路理论,对电池放电、放电停歇、充电、充电停歇4个不同阶段的进行电路分析.通过公式推导,建立了一个带衰减因子的电动汽车镍氢电池分段数学模型.设计了脉冲充电及脉冲放电实验,给出了参数辨识方法.并对比模型预测数据与实测数据,结果表明模型预测数据接近实测数据,模型的精确度较高.     

基于改进模型的锂离子电池SOC估计

为提升锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出一种易于工程实现的二阶RC滞回等效电路模型.该模型采用差分进化(DE)算法对参数进行优化辨识,在城市道路循环工况(UDDS)、新标欧洲循环测试(NEDC)运行工况条件下对端电压和SOC进行估算.相比于传统二阶RC等效模型,二阶RC滞回等效电路模型估算的端电压误差小于10 mV,SOC误差减小至1％.此改进模型更符合锂离子电池的电化学特征,以此模型进行扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的SOC估计具有更高的估计精度,为1％.     

基于恒流实验的锂离子电池开路电压与内阻估计方法

开路电压(OCV)与内阻(R)是采用等效电路模型表述锂离子电池外特性时的重要参数,被用于分析电池功率特性、一致性、老化等问题。两者是电池荷电状态(SOC)、电流I和电池温度Tbat的非线性函数,难以详细、快速、准确、同时地估计。提出一种基于电池实验和数据处理的OCV与R估计方法。设计了一组多环境温度下的恒电流实验以得到详细的数据,并使用大电流以减少实验时间;基于电池机理设计了一套实验数据处理方法,解决了电池工作中SOC与Tbat同时变化且耦合的问题并考虑了电池的非线性特性,从而准确、同时地估计出OCV{SOC,Tbat}和R{SOC,I,Tbat}曲线。与现有方法相比,该方法实验时间短、估计精度高、估计结果信息丰富,从而更适用于容量增量分析等电池老化研究。实验验证了该方法的有效性。     

基于无损卡尔曼滤波的锂离子电池组SOC估计

锂离子电池组容量和内部参数随温度变化明显,在不同温度下准确估计电池电荷状态(state of charge,SOC)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型,采用无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)实现不同温度和不同放电电流条件下对锂离子电池组SOC的估计。实验研究表明,UKF算法适应不同放电电流下的电池SOC估计。随着温度降低,虽然UKF方法对锂离子电池组SOC估计的收敛速度变慢,但对初始误差有较强的修正作用,且有较高的稳态精度。因此,UKF方法适合不同温度和放电电流下对锂离子电池组SOC的估计。     

基于LPV理论锂离子电池SOC估算研究

以磷酸铁锂电池为研究对象,在进行了电池特性实验的基础上确定电池电压特性以及开路电压与SOC关系。以二阶等效电路模型为基础,结合LPV理论及EKF原理,在Simulink中搭建电池仿真模型,实现了电池模型参数与SOC的联合估算,设计实验验证了模型的正确性。并嵌入整车模型模拟运行,电池SOC工作区间符合控制策略,设计的磷酸铁锂电池SOC估算方法可行有效。     

基于分数阶理论的车用锂离子电池建模及荷电状态估计

针对电动汽车动力锂离子电池的状态估计问题,提出一种基于分数阶等效电路建模方法,并采用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)。首先建立基于二阶等效电路的分数阶电池模型,采用遗传算法辨识阶数,然后利用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池SOC,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较。实验结果表明,在恒流放电下采用分数阶模型,其端电压最大绝对误差为0.014V,SOC最大估计误差不超过2%。本文提出的基于二阶等效电路的分数阶模型及分数阶卡尔曼滤波算法,不仅给出了一种准确、可靠的建模方法,而且为有效提高电池管理系统中SOC估计的准确性提供了途径。     

影响锂离子电池SOC因素的灰色关联分析*

为定量分析电流、开路电压、环境温度等因素对电池荷电状态(SOC)变化率的影响,提出采用灰色理论中的灰色关联分析方法确定各个因素与SOC的灰色关联度(r)。通过建立灰色关联分析模型分析锂离子电池在不同工况下放电实验数据,确定上述因素对SOC灰色关联度,实验结果表明:放电电流对电池SOC影响最为显著(r=0.869 0),其次为开路电压(r=0.600 5),环境温度影响最小(r=0.583 1)。试验结果验证了灰色关联分析模型可定量给出每种因素的影响程度,该研究可为优化SOC预测模型和进一步提高电池SOC估算精度提供理论依据。     

基于模糊优化决策的锂电池SOC估计

为了提高动力锂电池的使用效能和整车性能,需要准确估计动力锂电池的荷电状态(SOC),在研究分析常用SOC估计方法的基础上,根据开路电压法和卡尔曼滤波算法的特性,引入T-S模糊模型,建立了基于模糊优化决策的锂电池SOC估计方法,通过仿真验证,可有效提高锂电池SOC估计的精度。     

Open-circuit voltage-based state of charge estimation of lithium-ion power battery by combining controlled auto-regressive and moving average modeling with feedforward-feedback compensation method

Being one of the important parameters describing the state of power battery, state of charge (SOC) is essential for the electric vehicle battery management system (BMS). SOC estimation method, which combines the constructed controlled auto-regressive and moving average (CARMA) model with the feedforward-feedback compensation method used for revising SOC by the deviation of terminal voltage, is presented in this paper. Fully taken into account the measurement errors of voltage and current, the CARMA model is employed to estimate the battery open-circuit voltage (OCV). With the good consistency of the OCV-SOC curve under the process of battery charge and discharge cycles within a certain temperature range, OCV is adopted to estimate SOC. BP neural network rather than the high order polynomial approximation is used to capture the strong nonlinear relationship between OCV and SOC with the high precision. It is a big challenge for OCV-based SOC estimation that the flat area of OCV-SOC curve for lithium-ion power battery enlarges the measurement errors of OCV. By analyzing the flat characteristic of ΔSOC-OCV curve, the feedforward-feedback compensation for SOC is used for improving the accuracy of OCV-based SOC estimation. Experiment results confirm the effectiveness of the proposed approach that has evidently advantages over other estimation methods.     

一种锂离子电池荷电状态估计与功率预测方法

为了能够准确估计锂离子电池的荷电状态(SOC),同时对电池实际可用的最大充、放电功率进行预测,在研究电池充、放电过程中的滞回现象的基础上,建立基于电压滞回特性的二阶RC等效电路模型。为了避免因噪声统计特性造成的误差,将H∞滤波算法应用到锂离子电池的SOC估计中,减少了估计过程中的模型误差和算法误差,提高了估计的鲁棒性。将电池电压、电流和SOC的估计值作为联合约束条件预测锂离子电池实际可用的最大充、放电功率,对电池做脉冲充、放电实验,实验分析表明,与混合脉冲功率特性(HPPC)测试方法相比,联合约束算法提高了预测电池功率的准确性。     

电动车用MH-Ni电池SOC模型的研究

通过对电动车用MH-Ni电池的开路电压、充放电电流、温度、自放电等因素的研究,建立了一种适用于MH-Ni电池的荷电量状态的数学模型。在初始状态,采用开路电压以及系统存储值,来估算初始电量;在充放电过程中采用电流积分法,并结合各种修正系数来估算过程电量。该方法成功地应用于纯电动车和混合电动车镍氢电池的管理系统中,电量估算误差小于7%。     

基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计

磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法(AKF)用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明:AKF可以实时修正模型误差,实时估计SOC的动态变化,估算精度高,能够满足矿用救生舱电池管理系统的要求。     

基于锂电池SOC估算方法

电池的荷电状态(State of charge,SOC)是锂电池组电池管理系统的重要参数,而电池的SOC估算受到很多因素的综合影响,难以保证其估算精度。准确的电池模型是精确估算SOC的基础,通过对电池模型的改进、模型参数的实时更新,提高了模型参数的精确度;修正的扩展卡尔曼滤波并结合修正的安时积分法,减小了温度、充放电倍率等因素的影响,从而提高了SOC估算的精度。