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充电模态下电动汽车动力电池模型辨识

发布时间:2018-05-28 04:04

  本文选题:电池模型 + 参数辨识 ; 参考:《电工技术学报》2017年11期


【摘要】:电池模型及参数辨识是电动汽车动力电池进行充、放电优化控制的基础,同时模型参数受充、放电工况的影响。为对充电模态下的电动汽车动力电池进行建模与参数辨识,对动力电池建模方法、模型参数辨识算法展开研究,建立基于电极阻抗谱理论的可变阶次电池等效电路模型,提出基于遗忘因子扩展递推最小二乘算法(FFRELS)的模型参数辨识算法,构建基于贝叶斯信息准则(BIC)的电池模型最优阶次选择算法,创建基于晶格气体模型(LGM)的电池开路电压模型,对电池模型参数辨识算法进行修正,实现了充电模态下的电池模型参数辨识与最优阶次选择。仿真结果证明了该方法的有效性。
[Abstract]:Battery model and parameter identification are the basis of charging and discharging optimization control for electric vehicle power battery, and the model parameters are affected by charging and discharging conditions at the same time. In order to model and identify the parameters of electric vehicle power battery in charge mode, the modeling method and parameter identification algorithm of power cell are studied, and the equivalent circuit model of variable order battery based on the theory of electrode impedance spectrum is established. A model parameter identification algorithm based on forgetting factor extended recursive least squares algorithm (FFRELS) is proposed. The optimal order selection algorithm of battery model based on Bayesian information criterion (BIC) is constructed. The open circuit voltage model based on lattice gas model (LGM) is established. The parameter identification algorithm of battery model is modified to realize the parameter identification and optimal order selection of battery model under charging mode. Simulation results show the effectiveness of the method.
【作者单位】: 中国科学院电力电子与电力传动重点实验室(电工研究所);中国科学院大学;
【基金】:国家重点研发计划项目(2016YFB0101801,2016YFB0101800) 国家电网公司科技项目“电动汽车基础设施运行安全与互联网互通技术”资助
【分类号】:TM912;U469.72

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7 黄Z,

本文编号:1945185


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