为提升锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计的精度,以二阶RC分数阶模型为研究对象,提出一种由分数阶无迹卡尔曼滤波算法和带可变遗忘因子最小二乘法组成的FOUKF+VFFRLS算法。其中分数阶无迹卡尔曼滤波算法用于锂离子电池荷电状态估...为提升锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计的精度,以二阶RC分数阶模型为研究对象,提出一种由分数阶无迹卡尔曼滤波算法和带可变遗忘因子最小二乘法组成的FOUKF+VFFRLS算法。其中分数阶无迹卡尔曼滤波算法用于锂离子电池荷电状态估计,带可变遗忘因子最小二乘法用于电池参数估计。该算法通过对状态变量和参数变量的递推估算,确保了电池状态和参数的实时更新。基于UDDS工况下的实验数据进行仿真分析,结果表明,该方法较FOUKF等算法具有更高的估计精度,电池SOC最大估计误差可控制在2%以内,验证了所提方法的正确性及有效性。展开更多
锂离子电池的数学模型是电池荷电状态(State of Charge)SOC估计、充放电功率计算的理论基础,在电池的运行中具有重要的作用。为进一步提高模型精度,尤其是电池在动态充放电过程中的精度,提出了一种新的电池模型,将电池电压分为电动势项...锂离子电池的数学模型是电池荷电状态(State of Charge)SOC估计、充放电功率计算的理论基础,在电池的运行中具有重要的作用。为进一步提高模型精度,尤其是电池在动态充放电过程中的精度,提出了一种新的电池模型,将电池电压分为电动势项和动态分数阶项两个部分,其中电动势项用于描述电池不同SOC和温度下的电池静态开路电压,动态分数阶项用于描述电池在充放电时的动态充放电特性。论文给出了一种锂离子电池分数阶模型的数学表达式及其参数辨识方法。通过三种不同的实验方法进行模型参数辨识和验证,包括脉冲充电实验、动态压力工况测试(DST)实验和阻抗谱测试。仿真分析显示,所提出的锂离子电池模型具有更高的精度,该电池可用于混合动力汽车/电动汽车的系统建模与仿真分析。展开更多
文摘为提升锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计的精度,以二阶RC分数阶模型为研究对象,提出一种由分数阶无迹卡尔曼滤波算法和带可变遗忘因子最小二乘法组成的FOUKF+VFFRLS算法。其中分数阶无迹卡尔曼滤波算法用于锂离子电池荷电状态估计,带可变遗忘因子最小二乘法用于电池参数估计。该算法通过对状态变量和参数变量的递推估算,确保了电池状态和参数的实时更新。基于UDDS工况下的实验数据进行仿真分析,结果表明,该方法较FOUKF等算法具有更高的估计精度,电池SOC最大估计误差可控制在2%以内,验证了所提方法的正确性及有效性。
文摘锂离子电池的数学模型是电池荷电状态(State of Charge)SOC估计、充放电功率计算的理论基础,在电池的运行中具有重要的作用。为进一步提高模型精度,尤其是电池在动态充放电过程中的精度,提出了一种新的电池模型,将电池电压分为电动势项和动态分数阶项两个部分,其中电动势项用于描述电池不同SOC和温度下的电池静态开路电压,动态分数阶项用于描述电池在充放电时的动态充放电特性。论文给出了一种锂离子电池分数阶模型的数学表达式及其参数辨识方法。通过三种不同的实验方法进行模型参数辨识和验证,包括脉冲充电实验、动态压力工况测试(DST)实验和阻抗谱测试。仿真分析显示,所提出的锂离子电池模型具有更高的精度,该电池可用于混合动力汽车/电动汽车的系统建模与仿真分析。
