基于UKF的在线锂离子电池SOC估算研究

论文摘要

锂离子电池的精确荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一,它依赖于电池模型的准确性。由此,基于二阶等效电路模型,采用一种带有遗忘因子递推最小二乘(FRLS)的在线参数辨识方法,以及在线辨识用于锂电池SOC估算的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)来研究精确的SOC电池管理系统。并通过动态应力测试(DST),验证该模型的准确性,以及验证所研究方法在SOC估算上的准确性和稳定性。实验结果表明,与离线的UKF方法相比,基于UKF的在线SOC估算方法具有较高的精度和稳定性。

论文目录

• 1 电池模型和相关参数辨识
•   1.1 电池模型
•   1.2 电池模型参数的在线辨识
•   1.3获取OCV-S OC曲线
• 2实验
•   2.1实验台
•   2.2 OCV-S OC测试
•   2.3电流工况测试
• 3 S OC估算
•   3.1 S OC的定义
•   3.2 UKF算法
•   3.3 基于UKF的S OC估算
•   3.4 结果和分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐劲力,马国庆

关键词: 锂离子电池,剩余电量,二阶等效电路模型,在线辨识,无迹卡尔曼滤波

来源: 电源技术 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 武汉理工大学机电工程学院

分类号: TM912

页码: 1615-1618+1644

总页数: 5

文件大小: 392K

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