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锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差,采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC,将时变参数反馈到SOC估计的模型中,提高SOC估计精度和对各工况适应性,UDDS工况下通过与离线扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析,实验结果验证了UKF-AUKF的精确性和鲁棒性。 相似文献
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《中国电机工程学报》2019,(21)
蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)是表征电池当前剩余电量的重要参数。提出一种基于神经网络和主从式自适应无迹卡尔曼滤波(masterslaveadaptiveunscented Kalmanfilter,MS-UKF)算法的SOC估计方法。首先,建立蓄电池的戴维南(Thevenin)二阶模型,针对开路电压与电池SOC之间的非线性关系,采用神经网络模型代替多项式模型,以提高拟合精度。根据实时测量数据,基于最小二乘法在线确定电池模型的参数。针对传统的扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfilter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法存在噪声方差固定,会产生误差造成估计精度不高的问题,采用MS-AUKF算法。该算法的主滤波器用来估计系统状态,辅助滤波器用来估计噪声方差矩阵。算法每次迭代时更新系统模型的噪声方差,克服了传统卡尔曼滤波算法中,噪声方差初值人为设定可能导致滤波发散的缺点。仿真结果表明,相比于EKF、UKF算法,MSAUKF在估计电池SOC时具有更高的精确度和收敛速度。 相似文献
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传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)算法估计动力锂离子电池的荷电状态(SOC)时,常会出现电池模型参数不准确或粒子退化等问题导致估计精度差甚至系统发散等现象。为解决粒子匮乏和噪声干扰等问题,提出一种改进的估计算法——无迹粒子滤波算法(UPF)以实现SOC的精确估计。运用无迹卡尔曼算法为每个粒子计算均值和协方差,解决粒子滤波技术中粒子退化的问题。通过锂离子电池充放电实验,对等效模型进行辨识,最后在脉冲充放电和UDDS动态工况下对该算法进行测试验证。实验结果证明,基于二阶RC等效电路模型的UPF算法能显著提高SOC估计的实时性和精确性,其SOC估计精度在2%以内,收敛速度在250 s内。 相似文献
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魏克新陈峭岩 《中国电机工程学报》2014,(3):445-452
应用传统的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电动汽车锂离子动力电池核电状态(state of charge,SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,该文采用了自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解决该问题。AUKF算法是一种循环迭代算法,可以实时估计电池模型中的欧姆内阻,提高电池模型准确性,从而提高电池SOC估计精度。另外,电池的欧姆内阻可以表征电池的健康状态(state of health,SOH),因此还可以根据电池的欧姆内阻估计出电池的SOH。在设定工况下对电池做充放电实验,实验分析表明,与UKF相比,AUKF提高了电池SOC估计的精度,并能准确的估计出电池的欧姆内阻。 相似文献
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基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
应用传统的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电动汽车锂离子动力电池核电状态(state of charge,SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,该文采用了自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解决该问题。AUKF算法是一种循环迭代算法,可以实时估计电池模型中的欧姆内阻,提高电池模型准确性,从而提高电池SOC估计精度。另外,电池的欧姆内阻可以表征电池的健康状态(state of health,SOH),因此还可以根据电池的欧姆内阻估计出电池的SOH。在设定工况下对电池做充放电实验,实验分析表明,与UKF相比,AUKF提高了电池SOC估计的精度,并能准确的估计出电池的欧姆内阻。 相似文献
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准确估计动力电池的荷电状态(SOC)及健康状态(SOH)是电池领域的关键性技术,对正在服役的动力电池进行全面安全精确的管理是保障电动汽车安全高效运行的前提。以二阶RC等效电路模型为基础,运用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池SOC和欧姆内阻进行实时估计,再利用电池欧姆内阻与SOH的关系,实现了对SOH的实时估计。与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,无迹卡尔曼滤波算法无需对状态方程进行线性化处理,不存在截断误差,具有更高的估算精度与稳定性。 相似文献
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利用传统的安时积分法估计全钒液流电池(vanadium redox flow battery,VRB)的荷电状态(state of charge,SOC),常常会因为累积误差造成估计误差增大的问题。该文针对这一问题,以一阶RC等效电路模型为基础,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法对安时积分法估计结果进行修正,提高SOC估计精度。此外,UKF算法同时可以在收敛后准确地实时估计电池模型中的内阻,而电池的内阻可以表征其健康状态(state of health,SOH),因此UKF算法可根据内阻的估计结果评价电池的SOH。在工况下对电池进行测试性充放电实验,实验结果表明,UKF算法可以快速完成电池SOC的精确估计,绝对误差小于2%,并能准确地估计出电池的内阻,为电池SOH的确定提供参考依据。 相似文献
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扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波法提高了SOC估计的精度,并能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,实时的工况模拟证明了该算法更适用于多元复合锂离子电池的动态SOC估计。 相似文献
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基于UKF的动力电池SOC估算算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
动力电池荷电状态(SOC)在线估算对于混合电动汽车蓄电池管理系统有着举足轻重的意义。针对动力电池SOC估算算法中应用广泛的扩展卡尔曼滤波法(EKF)在非线性系统应用时存在的精度损失问题,采用无迹卡尔曼滤波法(UKF)以提高估算精度。研究了一种改进的电动势(EMF)电池等效模型,讨论了该模型的参数和空间状态方程,并将UKF应用于该模型估算SOC。由实验分析可知,对比采用开路电压法得出的SOC真实值,UKF结合EMF电池等效模型在估算算法中有较高的精度,其估算误差小于5%,且SOC估计结果明显优于EKF,具有较高的实用价值。 相似文献
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精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全
性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元
(GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池
SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明,
在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提
高 SOC 的估计精度。 相似文献
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大容量电池储能系统的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统(battery management system,BMS)的重要参数,必须准确预测,由于电池单体存在较强的差异性,传统的SOC预测技术很难达到准确预测的效果。针对上述问题,提出基于改进无迹卡尔曼滤波法(unscented Kalman filter,UKF)的大容量电池储能系统SOC预测方法,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化无迹卡尔曼滤波的滤波参数,进一步提高SOC的预测精度。在设定工况下对串联型电池储能系统进行仿真实验,仿真结果表明该文提出的改进无迹卡尔曼滤波方法可以获得有效可靠的SOC预测结果,具有良好的工程应用前景。 相似文献
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电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标,然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统,精准估计SOC十分困难。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题,基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法,采用动态函数提高卡尔曼增益,从而提高SOC估计精度和效果。通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果,在电压和电流变化剧烈的条件下,平均绝对误差为0.11%,精度相对提高了58%,均方根误差为0.15%,稳定性相对提高了63%。 相似文献