基于蒙特卡洛和SH-AUKF算法的锂电池SOC估计

针对锂离子电池荷电状态(State of charge,SOC)估计精度低的问题,将Sage-Husa自适应算法与无迹卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种可以对系统噪声进行不断更新和修正的自适应滤波新算法——SH-AUKF算法。在动态应力测试(Dynamic stress test,DST)工况下,采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)、自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive unscented Kalman filter,AUKF)和SH-AUKF三种算法分别对SOC进行估计。结果表明,SH-AUKF算法估计SOC的误差最小,估计精度最高。与UKF相比,SH-AUKF算法的估计精度提高了45.4%;与AUKF相比,SH-AUKF算法的估计精度提高了14.3%。为了进一步降低噪声干扰的偶然性和突发性对SOC估计的影响,在估计过程中加入了蒙特卡洛采样方法。结果表明,融合了蒙特卡洛方法的SH-AUKF算法估计SOC时,估计误差区间仅为±1×10^-3,有效提高了估计精度。     

一种改进的储能锂电池主动均衡拓扑研究

针对光伏储能电站存在的电池不一致性问题,设计了一种基于反激式变压器和电感的分层主动均衡系统.该系统采用分层均衡的策略,第1层为电池包的组内均衡,通过储能电感实现能量在相邻电池之间的快速转移;第2层为不同电池包的组间均衡,通过基于反激式变压器的均衡电路来实现.以电池的荷电状态(SOC)为均衡指标,在MATLAB/Simu...     

基于最大相关熵扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计

针对在非高斯噪声干扰下,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子电池荷电状态(SOC)时精度低的问题,该文提出一种基于最大相关熵的扩展卡尔曼滤波新算法(MCC-EKF),用于估计锂离子电池的荷电状态.首先对锂离子电池进行Thevenin等效电路建模,并对该模型中的参数进行辨识;然后在不同噪声类型干扰下,分别运用所提出新算法MCC-EKF和EKF算法对电池进行SOC估计.实验结果表明,与EKF算法相比,新算法在高斯噪声干扰下,运行时间增加0.282s,估计精度提高19％;在非高斯噪声干扰下,运行时间增加0.418s,估计精度提高51％;可见新算法的估计精度高于EKF算法,尤其是在非高斯噪声干扰下,新算法的估计精度有显著性提高.另外,新算法在给定错误初始SOC值的情况下,在电池开始工作后10s内就能够收敛到真实值,说明新算法具有较好的鲁棒性.故新算法在运行时间增加很小的情况下,估计精度高且鲁棒性好,是一种非常有效的SOC估计方法.