基于DEKF的储能电池系统SOC估计方法研究

摘要：

电池管理系统(BMS)是储能电池系统安全稳定运行的重要保障.为了保障储能电池系统的运行可靠性,在BMS投入运行前进行系统测试具有重要意义,而目前对于储能系统BMS的荷电状态(SOC)估计方法缺乏测试规范和标准.因此,文中针对储能电站BMS建立了入网测试平台,根据电池外特性信息建立Thevenin等效电路模型,电池开路电压曲线获取采用了电池倍率放电曲线外推的方法,结合双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法实现SOC的准确估计,并与EKF方法进行了对比.结果表明,DEKF方法在收敛速度和SOC估计精度上存在优势,分别在典型联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试(DST)测试工况下,运用DEKF方法和EKF方法估计得到的SOC误差都低于1％,电池端电压误差分别在±10 mV和±20 mV以内,平均绝对误差分别为2.7 mV和3.8 mV.

关键词：电池管理系统;测试平台;荷电状态;等效电路模型;双扩展卡尔曼滤波

所属期刊栏目：40

分类号：TM912.6

资助基金：国家自然科学基金资助项目; 本文得到江苏省研究生科研创新计划项目;江苏省研究生科研创新计划项目;谨此致谢!

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：7-14