依据二阶RC电池等效电路模型以及对其进行参数辨识,建立二阶RC模型阻抗与电池交流内阻的关系模型。对不同类型电池进行实验验证发现:电池交流内阻随不同SOC(State of Charge,SOC)区间变化与当前状态二阶RC模型阻抗值有一定的关系,通过...依据二阶RC电池等效电路模型以及对其进行参数辨识,建立二阶RC模型阻抗与电池交流内阻的关系模型。对不同类型电池进行实验验证发现:电池交流内阻随不同SOC(State of Charge,SOC)区间变化与当前状态二阶RC模型阻抗值有一定的关系,通过对调整因子K的调节,得到表征交流内阻与RC模型阻抗之间关系的补偿函数且其符合指数分布规律,通过数据拟合补偿函数R-square值高于93%。展开更多
锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对于新型储能系统的高效运行至关重要,为提升锂电池SOC估计的精度,提出了一种基于分数阶无迹卡尔曼滤波(fractional order unscented Kalman filter,FOUKF)算法和带自适应遗忘因子的递推...锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对于新型储能系统的高效运行至关重要,为提升锂电池SOC估计的精度,提出了一种基于分数阶无迹卡尔曼滤波(fractional order unscented Kalman filter,FOUKF)算法和带自适应遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square method with adaptive forgetting factor,AFFRLS)来估计锂电池的SOC。首先,提出了基于分数阶微积分理论的二阶RC模型来对锂电池特性进行建模。然后进行脉冲表征测试,获得电池的端电压,并基于AFFRLS的方法完成参数辨识。此外,所提出的基于FOUKF的算法应用于电池放电实验中进行SOC估计。最后,从最大绝对误差(MAE)、平均绝对误差(AAE)和均方根误差(RMSE)3项预测指标与对比方法进行比较。实验结果表明,FOUKF算法对SOC的估计MAE小于2%,AAE以及RMSE均小于0.8%,实验结果表明所提算法具有较高的精度和抗干扰能力。展开更多
文摘依据二阶RC电池等效电路模型以及对其进行参数辨识,建立二阶RC模型阻抗与电池交流内阻的关系模型。对不同类型电池进行实验验证发现:电池交流内阻随不同SOC(State of Charge,SOC)区间变化与当前状态二阶RC模型阻抗值有一定的关系,通过对调整因子K的调节,得到表征交流内阻与RC模型阻抗之间关系的补偿函数且其符合指数分布规律,通过数据拟合补偿函数R-square值高于93%。
文摘锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对于新型储能系统的高效运行至关重要,为提升锂电池SOC估计的精度,提出了一种基于分数阶无迹卡尔曼滤波(fractional order unscented Kalman filter,FOUKF)算法和带自适应遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square method with adaptive forgetting factor,AFFRLS)来估计锂电池的SOC。首先,提出了基于分数阶微积分理论的二阶RC模型来对锂电池特性进行建模。然后进行脉冲表征测试,获得电池的端电压,并基于AFFRLS的方法完成参数辨识。此外,所提出的基于FOUKF的算法应用于电池放电实验中进行SOC估计。最后,从最大绝对误差(MAE)、平均绝对误差(AAE)和均方根误差(RMSE)3项预测指标与对比方法进行比较。实验结果表明,FOUKF算法对SOC的估计MAE小于2%,AAE以及RMSE均小于0.8%,实验结果表明所提算法具有较高的精度和抗干扰能力。
