基于PF-RLS的电池组SOC估算

发布时间：2022-08-08 18:32

　　针对电池组的安时积分法由于传感器的精度、电池老化、积分误差和初值,会导致SOC（state of charge）的估算不准确等问题,对传统安时积分法的SOC初值、标称容量、积分周期等参数进行了改进.在探索SOC与开路电压U_o内在联系的基础上,建立了一阶RC等效电路模型,通过带遗忘因子的递推无参数最小二乘法（PF-RLS）实时在线提取更新U_o,引入对U_o影响较大的电池温度θ变量,建立SOC-U_o-θ三维模型,为改进的安时积分法提供准确的初值,在考虑电池组不一致性的基础上,提出基于电池组的最大电压、最小电压融合算法,进行了FUDS（federal urban driving schedule）工况检测和实车工况验证.结果表明:PF-RLS在线提取U_o的精度为2.55%,单体电池SOC的精度为3.20%,电池组SOC算法的精度为4.00%,满足QC/T 897—2011 《电动汽车用电池管理系统技术条件》的要求. 

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【文章目录】：
1 电池组充放电试验
2 基于表征参数的改进安时积分法
3 电池模型与PF-RLS辨识
    3.1 电池模型
    3.2 PF-RLS参数辨识
4 电池组估算
    4.1 单体电池SOC估算验证
    4.2 电池组的SOC估算验证
5 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊控制的区域电动汽车入网充放电调度策略[J]. 张怡冰,刘其辉,洪晨威,唐光钰.  电力自动化设备. 2019(07)
[2]锂离子电池循环寿命的融合预测方法[J]. 刘月峰,赵光权,彭喜元.  仪器仪表学报. 2015(07)
[3]提高安时积分法估算电池SOC精度的方法比较[J]. 李哲,卢兰光,欧阳明高.  清华大学学报(自然科学版). 2010(08)



本文编号：3672016