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在研究与分析电池极化现象对电池状态(SOC)估算影响的基础上,提出一种扩展Kalman滤波(EKF)的算法对SOC进行估算,在Thevenin改进模型的基础上建立了电池的非线性状态空间方程,通过比较电池实际端电压和估算端电压的差值,修正安时积分法得到的SOC值,使得极化效应对SOC估算精度的影响大大减弱。仿真分析结果表明,此方法提高了电池SOC计算的精度。 相似文献
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锂电池荷电状态(SOC)的准确估计对提高电池的动态性能和能量利用率至关重要。针对现有卡尔曼滤波SOC估计方法存在估计精度低、鲁棒性差等问题,采用锂离子电池的二阶电阻-电容等效电路模型,通过HPPC循环脉冲实验和动态应力测试工况放电实验,结合带可变遗忘因子的递推最小二乘法(VFFRLS)及开窗理论,对等效电路模型参数进行在线辨识,提出利用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法和H∞滤波算法联合估计SOC的方法。结果表明:与AEKF算法相比,在DST工况下该算法可以使电池荷电状态估计的最大绝对误差减小3.902 9%,平均绝对误差减小0.962 2%,均方根误差减小0.551 5%。与H∞滤波算法相比,在DST工况下该算法可以使电池荷电状态估计最大绝对误差减小1.309%,平均绝对误差减小2.893 4%,均方根误差减小2.613 6%。 相似文献
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实现电池荷电状态(SOC)的估算预测是电池管理系统(BMS)的重要任务之一。电池模型参数的辨识是实现锂离子电池SOC估算的前提,也是决定其估算精度的关键因素。本文以18650型锂离子单体电池为研究对象,采用带时变遗忘因子的递推最小二乘法(TVFFRLS)对电池参数进行在线辨识,实现遗忘因子自适应的自动寻优,提高参数在线辨识的稳定性。在此基础上,采用自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)对锂离子电池SOC进行估算,对过程噪声、量测噪声的协方差实时更新,并在不同工况下进行算法验证。结果表明,该算法噪声抑制性能良好,可以提高SOC的估算精度,最大估算误差不超过1.5%,且ACKF算法具有较强的鲁棒性。 相似文献
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准确的获得电池的荷电状态(SOC)有助于缓解汽车行驶过程中的里程焦虑。针对粒子滤波估算SOC中存在的粒子退化的问题,将粒子群算法与粒子滤波融合的改进粒子滤波算法(GPSO-PF)算法应用于SOC的估计。在迭代中不断优化粒子所处位置,从而解决了粒子贫化的问题,提高了SOC的估算精度。同时,针对SOC估算容易受到温度的影响,建立基于温度的等效电路模型,并将其应用于提出的SOC估算算法中。选取两节相同型号的磷酸铁锂电池,分别在不同工况下利用GPSO-PF算法估算SOC值,SOC的最大估算误差均低于0.72%。通过对比,与基于温度等效电路模型相结合后,GPSO-PF算法能够有效提高SOC的估算精度。 相似文献
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基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估算 总被引:1,自引:0,他引:1
采用卡尔曼滤波算法估算动力电池的荷电状态(SOC),其估算精度与SOC初值无关,但与动力电池的等效模型有关。为进一步提高SOC估算精度,充分考虑温度对电池模型参数的影响,改进电池的二阶RC等效电路模型,建立电池的非线性状态空间模型;为保证SOC估算结果的收敛性,将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中;采用Levenberg—Marquardt(LM)方法优化迭代过程,并将其应用于动力电池SOC的估计。实验结果表明,与EKF和迭代EKF(IEKF)算法相比,采用改进的电池等效模型和优化算法,具有较好的收敛性,且提高了估算SOC的精度。 相似文献
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荷电状态(SOC)是描述动力电池状态的重要参数之一,提高SOC估计的准确性对电动汽车电池管理系统的研究至关重要。提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM),动态地调整模型参数,对电池的开路电压(OCV)进行在线实时估计;通过SOC与OCV的关系确定初值,采用安时积分法估算SOC;并利用OCV的偏差信息对电池SOC进行修正,有效地补偿拟合误差和安时积分法产生的累计误差。仿真实验结果表明,在线LS-SVM算法能准确地逼近实际SOC值,平均绝对误差为1.279 3%。 相似文献
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基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算 总被引:1,自引:0,他引:1
准确估算电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波(EKF)估算电池SOC精度,将灰色预测模型(GM)和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波(GM-EKF)算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM(1,1)替代EKF算法中Jacobian矩阵,对当前时刻电池系统状态预测,即实现系统状态先验估算;再通过观测值对系统状态进行更新和修正,获得后验估算值,实现对电池SOC的估算;最后在自主搭建的电池实验平台上对电池进行模拟工况放电实验。实验结果表明,GM-EKF算法相比EKF算法,估算电池SOC具有更高的精度,估算误差不超过±0.005。研究结果对电池管理系统估算电池SOC具有现实指导意义。 相似文献
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为提高锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计精度并准确估计健康状态(state of health,SOH),以二阶RC等效电路模型为研究对象,基于Sage-Husa自适应滤波的思想,对传统的平方根无迹卡尔曼滤波(square-root unscented Kalman filter,SRUKF)进行改进,提出一种自适应SRUKF(adaptive square-root unscented Kalman filter,ASRUKF)算法,该算法通过对状态方差阵和噪声方差阵平方根的递推估算,确保了状态和噪声方差阵的对称性和非负定性。验证结果显示,相比于SRUKF算法,ASRUKF算法能够得到精度更高的SOC估计值,并在FUDS工况下将最大SOC估计误差降低4%。针对电池欧姆内阻和容量参数随着电池的老化而变化的现象,对内阻和容量进行实时在线估计,在此基础上完成对SOH参数的预测。验证结果表明,联合估计算法对电池的欧姆电阻和容量有一个较好的估计,进一步提升了电池状态的估计精度。 相似文献
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为了精确估算锂离子动力电池的电池荷电状态(State Of Charge,SOC),在分析影响SOC估算精度的主要因素以及传统SOC估算方法的优缺点的基础上,提出一种改进的安时积分法,对影响SOC估算的主要因素进行参数修正.该算法采用基于简单电化学模型的组合电池模型,结合扩展的卡尔曼滤波(Extended Karlman Filter,EKF)算法对SOC进行估算.对比结果表明,在SOC的估算过程中能够保持很好的精度. 相似文献
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针对锂离子电池在变电流放电过程中荷电状态SOC(state of charge)估算精度的问题,提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波EKF(extended Kalman filter)算法的新估算方法。首先,通过放电实验和混合脉冲功率特性HPPC(hybrid pulsepower characteristic)实验,分析计算了等效电路模型参数;然后,利用该方法获得了该模型参数与放电倍率和SOC之间的关系,提出了一种估算SOC时在线修正开路电压和欧姆内阻的新原理和方法;最后,通过变电流放电的SOC估算结果,验证了该改进算法的可行性与有效性,从而解决了锂离子电池在复杂工况下估算精度不足的问题。 相似文献