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时间:2019-06-11
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1、万方数据第41卷第5期2013年5月要氧鼋力EastChil38ElectricPowerV01.41No.5May2013基于卡尔曼滤波的动力电池荷电状态的估算赵钢,翟世欢,黄孙伟(天津理工大学,天津300384)摘要:动力电池荷电状态(SOC)是电动汽车行驶及充电过程中重要的信息之一,能够为驾驶者提供电池剩余电量以及续驶里程等信息。完成了基于动力电池Thevenin模型的扩展卡尔曼滤波法SOC估算算法的研究与设计。通过电池的HPPC实验,识别电池模型参数,并在MATLAB中进行仿真验证,介绍了实验结:果。关键词:动力电池;Thevenin模型;卡尔曼滤波;S
2、OC作者简介:赵钢(1962一),男,教授,硕士生导师,主要研究电力电子应用及计算机控制等。中图分类号:U482.3文献标志码:A文章编号:1001-9529(2013)05-0973-04基金项目:国家高技术研究发展计划(2011AAllA279)EstimationofPowerBatterySOCBasedonKalmanFilteringZHAO%昭,ZHAIShi—huan,HUANGSun—wei(TianjinUniversityofTechnology,Tianjin300384,China)Abstract:Stateofcharge(SOC)
3、ofpowerbatteryisoneofthemostimportantinformationduringEVdrivingandchar百ng,whichcaninformdriversoftheremainingbatterypowerandcontinueddrivingmileage.Thisthesiseom—pletestheresearchanddesignofextendedKalmanfilteringSOCestimationbasedonpowerbattery’STheveninmodel.Thebatterymodelparamete
4、rsareidentifiedthroughbatteryHPPCexperiment,andsimulatedinMATLAB.Theex—perimentaloutcomeisfinallydiscussed.Keywords:powerbattery;Theveninmodel;Kalmanfiltering;SOCFoundationitems:TheNationalHigh-techR&DProgramofChina(2011AAl1A279)动力蓄电池是电动汽车中常用的储能元件,是电动汽车的能源核心。电池荷电状态(StateofCharge,简称SO
5、C)用来描述蓄电池中所剩电量的多少,是电动汽车运行过程中重要的参数之一,只能通过电池端电压、放电电流、放电温度等参数间接进行估测,而且估测结果的准确与否直接关系到驾驶员对电动汽车运行状况的掌握程度。本文在Thevenin等效电路模型的基础上,通过辨识实验,建立相应的电池状态方程,采用卡尔曼滤波递推算法进行SOC估算,并在Matlab中仿真验证该估算方法,验证结果表明该方法估算精度相比普通方法精度有很大提高。1电池模型的建立卡尔曼滤波是一种基于模型的最优控制算法,剩余电量的估算需要建立电池的模型。本文选用Thevenin模型作为滤波系统的电池模型,其等效电路如图1
6、所示。Thevenin模型中的各个参数并不是固定不U。——理想电压源,表不电池的开路电压;R(,——电池的欧姆内阻;郎——电池的极化内阻;CP——极化内阻的并联电容,两者并联,形成电池的极化环节图1电池Thevenin模型等效电路变的常数,而是随荷电状态的不同而变化的。参考美国FreedomCAR的电池测试手册可知通过对电池进行(HybridPulsePowerCharacteriza—tion,简称HPPC)测试,可以获得电池模型中的各个参数。2电池参数辨识2.1删阳C循环测试实验本文采用一款额定容量为11.5A·h的方型电池进行相应的测试实验。万方数据要氧电
7、力在进行HPPC测试前要对电池进行一次标准充放电实验,以获得电池的实际容量。实验方法为在25℃环境下,首先以1C电流进行恒流充电,待电压达到3.65V时进行恒压充电,直到充电电流降到550mA时终止充电,然后静置3h。再以1/3C电流放电至电池端电压为2.0V时,整个过程终止,此时电池放出的电量即为电池的容量。HPPC实验过程如下,测试实验一共分为9个循环,循环的起始容量分别为0.9C、0.8C一直到0.1C。首先将电池充电至满容量,然后放电10%,静置1h,接着进行10S的1C电流放电,静置40s,再进行0.75C充电10S,静置10s,进入下一个循环。测试实
8、验的结果如图2所示。(因
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