基于环境变量建模的锂电池SOC估计方法

发布时间：2019-05-18 16:02

【摘要】：通过对不同温度和锂电池荷电状态(SOC)下电池内部参数测定和评估,分析了影响参数变化的环境因素,建立了可变参数的锂电池Thevenin模型.讨论了模型的分段依据以及相关参数的测定和拟合方法,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对锂电池SOC进行估算,给出了基于温度修正的改进SOC估计方法.所提出的电池模型解决了现有算法中模型适用范围局限性的问题,仿真和实验结果表明,所建立的基于锂电池Thevenin模型的SOC估计方法在较宽的温度范围内都能够获得较高的估算精度.
[Abstract]:By measuring and evaluating the internal parameters of lithium battery under different temperature and (SOC), the environmental factors affecting the change of parameters are analyzed, and the Thevenin model of lithium battery with variable parameters is established. The piecewise basis of the model and the measurement and fitting method of related parameters are discussed. The extended Kalman filter algorithm (EKF) is used to estimate the SOC of lithium battery, and an improved SOC estimation method based on temperature correction is given. The proposed battery model solves the problem of the limitation of the applicable range of the existing algorithms. The simulation and experimental results show that, The SOC estimation method based on lithium battery Thevenin model can obtain high estimation accuracy in a wide temperature range.
【作者单位】： 合肥工业大学新能源汽车工程研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(21373074) 安徽省国际科技合作计划资助项目(1303063010)
【分类号】：TM912

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本文编号：2480142