采用多模模型的锂离子电池荷电状态联合估计算法
针对单一的等效电路模型难以准确描述全时段的锂离子电池、估计电池荷电状态(SOC)准确度低的问题,提出采用多模模型的锂离子电池荷电状态联合估计算法.利用电化学阻抗谱分析不同SOC下锂离子电池的阻抗分布,并以此构建等效电路模型来描述整个充放电过程中的锂离子电池,得到一种基于变阶RC模型的多模模型.利用贝叶斯定阶准则综合模型的准确度和实用性来确定具体阶数,采用带有遗忘因子的递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识,利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)求得锂离子电池的实时SOC.在恒流工况以及动态应力测试工况下,与传统基于一阶RC模型和二阶RC模型的EKF算法进行了多组实验对比.结果表明:采用多模模型的联合算法在不同工况下估计的SOC精度提高了 30%以上,并均可在两个迭代周期内追踪到准确值.
荷电状态估计、多模模型、电化学阻抗谱、贝叶斯定阶准则、递推最小二乘法、扩展卡尔曼滤波
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TM912
中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室开放基金资助项目DGB51201801575
2021-03-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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