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    基于復(fù)合模型動力蓄電池SOC估算

    2017-03-17 07:36:02高順榮謝慕君
    關(guān)鍵詞:計量法卡爾曼濾波鋰電池

    高順榮, 謝慕君

    (長春工業(yè)大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院, 吉林 長春 130012)

    0 引 言

    蓄電池是電動汽車的心臟,需要對它管理和研究。在實際生活中用的很普遍的就是磷酸鐵鋰電池,因為它有很多其它電池不具備的優(yōu)勢。荷電狀態(tài)(SOC)是蓄電池的一個重要指標(biāo),為了提升蓄電池的使用功效,有必要得到確切的SOC估測值。實際情況中對電池的使用有很多種要求,這就促使人們用許多不同的方式來獲得確切的SOC,如安時計量法[1]、開路電壓法[2]、卡爾曼濾波法[3]等;文中針對安時計量法不能估算電池初始狀態(tài)及存在積累誤差的問題,應(yīng)用安時計量法、開路電壓法及擴(kuò)展卡爾曼濾波法相結(jié)合對電池SOC進(jìn)行估計。通過安時計量法表達(dá)式離散化獲得電池狀態(tài)方程,引入電流系數(shù)及溫度系數(shù),獲得電池的復(fù)合模型,再采用EKF估算磷酸鐵鋰電池的SOC。

    1 基本原理

    1.1 蓄電池SOC的概念

    SOC定義為蓄電池目前剩余電量與在同樣的放電前提下100%的電池能放出總?cè)萘康谋戎?

    (1)

    式中:Cd----剩余電量;

    Ci----電池能放出的總?cè)萘浚?/p>

    CR----電池放出的電量。

    1.2 安時計量法

    安時計量法來計算SOC,不需要考慮磷酸鐵鋰電池里面的化學(xué)反應(yīng)和結(jié)構(gòu)變化,只需通過對電流的積分就能知道SOC。安時計量法表示如下:

    (2)

    式中:SOC(t)----電池在t時的SOC;

    SOC(t0)----電池在t0時的SOC;

    C0----電池的額定容量;

    i----t時的電流;

    η----i對應(yīng)的充放電效率。

    安時計量法在現(xiàn)實使用中存在一些問題:

    1)SOC(t0)不容易獲得,假如SOC(t0)計算不精確的話,最后計算出的值也會有些偏差;

    2)由于電池的容量特征,電流i和溫度T都會影響到電池的實際釋放容量。

    因此,為了獲得確切的SOC,就要解決這兩方面的問題。

    1.3 開路電壓法

    電池停止工作以后,里面的電化學(xué)反應(yīng)也會穩(wěn)定下來,它的電壓會逐漸達(dá)到一個恒定值,其中這個不變的電壓就是電池的等效電動勢(E),再根據(jù)E-SOC關(guān)系就能知道SOC(t0)的值。

    1.4 卡爾曼濾波法

    KF能確切地估計SOC,在SOC的估算中,把電流和溫度作為輸入量,電池的端電壓作為輸出量,SOC作為狀態(tài)變量[4]。磷酸鐵鋰電池是非線性系統(tǒng),因此,采用EKF來估測SOC,EKF所使用的系統(tǒng)狀態(tài)空間模型為[5]:

    狀態(tài)方程:

    xj+1=h(xj,uj)+ωj

    (3)

    觀測方程:

    yj=g(xj,uj)+υj

    (4)

    式中:h(xj,uj)、g(xj,uj)----分別為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和觀測函數(shù);

    ωj----系統(tǒng)的狀態(tài)噪聲;

    υj----系統(tǒng)的測量噪聲。

    2 復(fù)合模型的建立

    在安時計量法中,為了考慮放電電流的大小和溫度對電池實際釋放容量的影響[6],引入等效電流系數(shù)和溫度系數(shù),表達(dá)式如下:

    (5)

    2.1 等效電流系數(shù)ηi

    因為電池容量特征對SOC估測的干擾,把等效電流系數(shù)代入安時計量法中;1897年P(guān)eukert總結(jié)出一個公式,也稱為Peukert方程,它主要是關(guān)于蓄電池恒流放電電流和持續(xù)時間的關(guān)系[7]。

    int=Const

    (6)

    式中:i----放電電流;

    t----充滿的電池持續(xù)放電到截至電壓的時間;

    n----與電池類型有關(guān)的常數(shù),取n=0.989 25[8];

    Const----和電池活性物質(zhì)有關(guān)的固定值。

    Ci=it表示電流為i時的可用容量,將它代入式(6),得:

    Ci=Const×i1-n

    (7)

    (8)

    (9)

    聯(lián)合式(8)和式(9)可以解得:

    (10)

    再結(jié)合式(7)可求得等效電流系數(shù)ηi:

    (11)

    2.2 溫度系數(shù)ηT

    環(huán)境溫度對電池容量也有干擾,一般來講,隨著周圍溫度的上升,電池釋放的容量會有所增加,現(xiàn)在經(jīng)常采用經(jīng)驗公式來描述溫度與容量的關(guān)系[9]。

    CT=C20[1+mT(T-20)]

    (12)

    式中:CT----T時的容量;

    C20----20 ℃時刻的容量;

    mT----常數(shù),通常為0.006~0.008。

    設(shè)

    ηT=[1+mT(T-20)]-1

    則有

    若以20 ℃為標(biāo)準(zhǔn),則C20就是額定容量C0。

    2.3 模型建立

    使用EKF估測電池SOC時,需要采用電池模型。把修正后的安時計量法式(5)用泰勒級數(shù)展開[10],得:

    (13)

    其中,SOC是狀態(tài)變量xj,得到了復(fù)合模型的狀態(tài)方程:

    (14)

    復(fù)合模型的觀測方程是由三種簡單的電化學(xué)模型組合得到。

    Shepherd模型:

    (15)

    Unnewehr universal模型:

    yg=E0-Rig-Kixg

    (16)

    Nernst模型:

    yg=E0-Rig+K2lnxg+K3ln(1-xg)

    (17)

    將Shepherd模型、Unnewehr universal模型和Nernst模型的模型函數(shù)多項式進(jìn)行相加,統(tǒng)一模型參數(shù),得復(fù)合模型的觀測方程:

    K3lnxj+K4ln(1-xj)

    (18)

    式中:ij----j時刻的電流;

    yj----端電壓;

    R----固定阻值;

    K0----磷酸鐵鋰的開路電壓;

    K1、K2、K3、K4----磷酸鐵鋰的模型參數(shù),依據(jù)實驗數(shù)據(jù),再通過最小方差法計算獲得涉及到的參數(shù)值。

    3 估測電池SOC

    根據(jù)上述過程創(chuàng)立模型,設(shè)計復(fù)合模型的卡爾曼濾波算法獲得SOC[11]。

    3.1 模型的選擇

    考慮環(huán)境溫度T和電流i因素以后,得到修正后的電池復(fù)合模型的狀態(tài)方程和觀測方程如下:

    xj+1=h(xj,uj)+ωj=

    (19)

    yj=g(xj,uj)+υj=

    K3lnxj+K4ln(1-xj)+υj

    (20)

    3.2 系統(tǒng)動態(tài)特性匹配系數(shù)的確定

    把電池模型的狀態(tài)方程和觀測方程用Taylor級數(shù)展開,并利用Jacobin矩陣求解得到模型匹配系數(shù)。狀態(tài)方程里面的系數(shù)值為:

    (21)

    (22)

    觀測方程的動態(tài)匹配系數(shù)為:

    (23)

    (24)

    另外,系統(tǒng)輸入的求解表達(dá)式為:

    uj=ij

    (25)

    通過上述推導(dǎo)可知狀態(tài)方程:

    xj+1=Ajxj+Bjuj+ωj

    (26)

    觀測方程為:

    yj=Cjxj+Djuj+υj

    (27)

    在具體過程中用Dω表示過程噪聲誤差,Dυ是觀測噪聲誤差,EKF執(zhí)行過程如圖1所示。

    圖1 EKF的流程圖

    4 方法驗證與分析

    為了檢驗基于復(fù)合模型的EKF,可以很好地計算磷酸鐵鋰電池組的SOC,用實驗室的磷酸鐵鋰電池組測量電池的SOC,歷時600 s,采樣間隔3 s,得到SOC的變化值。間隔30 s的部分實驗數(shù)據(jù)見表1。

    表1 部分實驗數(shù)據(jù)

    針對觀測方程式(18)中的參數(shù),令參數(shù)向量

    ρ=[K0,R,K1,K2,K3,K4]T

    矩陣

    E=[e1,e2,…,eN]

    矩陣E的列向量

    定義向量

    Y=[y1,y2,…,yN]

    模型觀測方程可等效為

    Y=Eρ

    因此,利用已知的Y和E就可以求出參數(shù)向量ρ,即

    ρ=(ETE)-1ETY

    其中,磷酸鐵鋰電池組的模型參數(shù)計算值[12]見表2。

    表2 模型參數(shù)

    在SOC理論算法推導(dǎo)的基礎(chǔ)上,采用Matlab進(jìn)行仿真實驗,檢驗基于復(fù)合模型的EKF能很好地計算磷酸鐵鋰電池組的SOC。從仿真實驗看出,采用EKF估算出復(fù)合模型的SOC值,根據(jù)時間的變化可以很快地逼近測量值,如圖2所示。

    圖2 SOC計算值與實驗值的對比

    將復(fù)合模型計算的SOC仿真結(jié)果與實驗室的測量值進(jìn)行對比,誤差剛開始還有點明顯,但減小的非常迅速,這在一定程度上也表明,基于復(fù)合模型的卡爾曼濾波算法具有很好的初值收斂性,誤差曲線如圖3所示。

    圖3 SOC誤差曲線

    5 結(jié) 語

    通過安時計量法表達(dá)式離散化獲得了磷酸鐵鋰電池組的狀態(tài)方程,引入等效電流系數(shù)和溫度系數(shù)實現(xiàn)電池容量的修正,建立了電池組的非線性復(fù)合模型,應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波法估計電池SOC,解決了安時計量法不能估算電池初始狀態(tài)和存在累積誤差的問題。仿真實驗表明,該方法能很好地逼近實驗室電池組SOC測量值,且可行有效。

    [1] 詹世安.磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估算方法研究[J].電源技術(shù),2015(8):1620-1622.

    [2] X Zhang, X Wang, W Zhang, et al. A simplified li-ion battery SOC estimating method[J]. Transaction on Electrical & Electric Materials,2016,17(1):13-17.

    [3] 李慧,肖偉,駱萬博.電池剩余電量SOC估計[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2017,38(1):73-78.

    [4] L Gregory. Plett. Extended Kalman filering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs[J]. Journal of Power Sources,2004,134:252-292.

    [5] A Jossen, V Spath, H Doring, et al. Reliable battery operation-a challenge for the battery management systems[J]. Journal of Power Sources,1999,84:283-286.

    [6] 張金龍.動力電池組SOC估算及均衡控制方法研究[D].天津:天津大學(xué),2011.

    [7] 崔立豐,高飛,王永武,等.磷酸鐵鋰動力電池Peukert方程修正模型的研究[C]//第六屆中國智能交通年會暨第七屆國際節(jié)能與新能源汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇.2011.

    [8] 仝猛,盧蘭光,歐陽明高,等.Peuker方程的適用性分析及基于二階段放電法的Peukert模型修正[J].機(jī)械工程學(xué)報,2010,46(10):121-125.

    [9] 齊國光,李建民,郟航,等.電動汽車電量計量技術(shù)的研究[J].清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,1997,37(3):46-49.

    [10] 朱敏.基于電動車電池組SOC估計方法的研究[D].鄭州:河南師范大學(xué),2014.

    [11] 何靈娜.基于卡爾曼濾波的動力電池SOC估計算法設(shè)計[D].杭州:浙江工業(yè)大學(xué),2014.

    [12] 徐杰.基于卡爾曼濾波的動力電池組SOC精確估計[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2009.

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