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针对电池SOC初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在初值误差较大时收敛较慢的问题,在此基础上提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。通过实验可以看出,改进算法不仅克服了无迹卡尔曼滤波收敛速度慢的问题,而且提高了估计精度;使用改进算法对老化过程中的电池进行SOC估计,最大估计误差在4%以内,可以满足电动汽车的使用要求。 相似文献
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针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。 相似文献
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SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础。针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算法的OCV曲线优化方法。该方法将小电流恒流放电得到的OCV曲线进行平移,以平移曲线在测试点与HPPC测试得到的OCV值之间的误差和最小为优化目标,对OCV曲线进行优化。然后,以优化OCV曲线为基础对2阶RC模型的模型参数进行辨识和模型端电压估计。结果表明:与HPPC法相比,基于优化OCV曲线的模型精度具有更高的全局精度,在低SOC区域的模型精度提高了一倍。最后,基于优化的OCV曲线和辨识的模型参数,设计扩展卡尔曼滤波算法对SOC进行全SOC区域估计。试验结果表明,基于优化OCV曲线和扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计误差在全SOC区域上都能保持在2%以内。 相似文献
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为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。 相似文献
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针对锂电池不同使用场合下的剩余电量估算精度的问题,提出了基于内阻功率的放电策略与功率积分的电池剩余电量计算方法。选取电池的1阶Thevenin等效电路模型,通过放电实验确定电池内部参数,建立了电池的可变参数模型。依据电池不同使用需求,通过功率控制电池放电电流,稳定电池的容量,提升了安时积分算法在稳定放电工况下的鲁棒性;将电池的温度、高频率波动电流和健康状况引入积分项,以衡量电池容量消耗速率,并采用功率积分算法估算电池剩余容量。将积分算法与EKF结合,减弱了积分误差对估算精度的影响。搭建实验台架,设计锂电池的放电工况,采用与之对应的放电策略和计算方法。结果表明:本文的方法有效地提升了电池剩余电量的估算精度。 相似文献
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锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。 相似文献
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针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题,本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型,再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明,本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中,最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。 相似文献
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精确估计锂电池荷电状态(SOC)对纯电动汽车的安全稳定行驶有着深远影响,对锂电池SOC状态的估计主要有参数辨识算法和SOC估计算法两个热点问题。针对辨识过程中出现的“数据饱和”现象以及锂电池SOC状态估计时的滤波发散问题,文章提出了自适应遗忘因子递推最小二乘法(ARWLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)联合算法。首先建立了二阶R-C锂电池数学模型,并针对传统最小二乘法在参数辨识过程中出现的“数据饱和”现象,引入了自适应遗忘因子动态修正新旧数据权重,提升在线参数辨识的准确度以及效率。其次,针对无迹卡尔曼滤波存在的滤波失效问题,提出了自适应无迹卡尔曼滤波算法来自适应调整系统噪声和观测噪声,从而提高SOC估计时的适应性和鲁棒性。最后在混合动力脉冲能力特性(HPPC)工况下对扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和AUKF三种SOC估计算法进行仿真比较,仿真结果表明,AUKF算法估计的SOC曲线跟随SOC真实值曲线变化的性能最好,估计精度也优于其他两种算法,具有更小的估计误差,收敛性也最好。 相似文献
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为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。 相似文献
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《汽车技术》2021,(10)
为提高行驶中电动汽车的动力电池荷电状态(SOC)估算精度,以磷酸铁锂电池为例,提出了一种基于粒子群优选遗忘因子最小二乘(PSO-FFRLS)在线辨识模型的电池SOC估算方法。首先建立电池二阶等效电路模型,然后运用粒子群优化(PSO)算法实时为遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)优选最佳遗忘因子,最后,在动态工况下,对比了常用定遗忘因子最小二乘和PSO-FFRLS的在线辨识端电压误差,并分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法联合,对比2种方法的估算效果。结果表明,PSO-FFRLS的端电压在线辨识结果能更好地跟随实测电压且误差极小,其与EKF的联合算法对SOC的估算精度也更高。 相似文献