基于分数阶理论的车用锂离子电池建模及荷电状态估计

发布时间：2018-11-04 16:01

【摘要】：针对电动汽车动力锂离子电池的状态估计问题,提出一种基于分数阶等效电路建模方法,并采用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)。首先建立基于二阶等效电路的分数阶电池模型,采用遗传算法辨识阶数,然后利用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池SOC,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较。实验结果表明,在恒流放电下采用分数阶模型,其端电压最大绝对误差为0.014V,SOC最大估计误差不超过2%。本文提出的基于二阶等效电路的分数阶模型及分数阶卡尔曼滤波算法,不仅给出了一种准确、可靠的建模方法,而且为有效提高电池管理系统中SOC估计的准确性提供了途径。
[Abstract]:In order to solve the state estimation problem of electric vehicle power lithium ion battery, a modeling method based on fractional equivalent circuit is proposed, and the fractional order Kalman filter algorithm is used to estimate the charged state of battery (SOC). A fractional order battery model based on second order equivalent circuit is established. Genetic algorithm is used to identify the order of the cell. Then the fractional order Kalman filter algorithm is used to estimate the SOC, of the battery and compared with the extended Kalman filter algorithm. The experimental results show that the maximum absolute error of the terminal voltage is 0.014 V / m SOC with fractional order model under constant current discharge, and the maximum estimation error of SOC is not more than 2 parts. The fractional order model based on second order equivalent circuit and fractional order Kalman filter algorithm presented in this paper not only provide an accurate and reliable modeling method, but also provide a way to improve the accuracy of SOC estimation in battery management system.
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61633015);国家自然科学基金(61273097) 国家重大科研仪器研制项目(61527809)资助
【分类号】：TM912

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本文编号：2310358