基于改进模型和无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

基于改进模型和无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

论文摘要

动力锂离子电池的荷电状态(SOC)估算是电池管理系统的核心与关键技术。传统的安时积分法会产生累积误差导致结果不收敛,应用一阶Thevenin模型的各类卡尔曼滤波方法由于模型精度有限不能取得较好的估算结果。针对以上问题,提出了以二阶Thevenin等效电路模型并结合动态元件参数,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,对状态方程改进的安时积分法结果进行修正,提高了SOC估算的精度。在3种不同的工况下对电池进行SOC估算试验,试验结果表明二阶Thevenin等效电路模型下UKF算法在SOC估算中可以快速收敛,并取得较高的精度。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 等效电路模型的提出
  • 2 模型参数辨识
  • 3 无迹卡尔曼滤波
  • 4 试验验证
  • 5 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 任军,王凯,任宝森

    关键词: 锂离子电池,估算,二阶模型,无迹卡尔曼滤波

    来源: 电器与能效管理技术 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 青岛大学电气工程学院,国家电网山东省检修公司

    基金: 青岛市博士后基金(2015118),山东省科技发展计划(2017GGX50114)

    分类号: TM912

    DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.04.012

    页码: 64-70+78

    总页数: 8

    文件大小: 1448K

    下载量: 243

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