資料介紹
隨著能源危機(jī)和環(huán)境問(wèn)題的日益嚴(yán)峻,鋰離子電池因其無(wú)污染、能量密度高等優(yōu)勢(shì),廣泛應(yīng)用于電子產(chǎn)品、電動(dòng)汽車和儲(chǔ)能電源等方面。為了提高鋰離子電池組的安全性和使用壽命,需要對(duì)電池組進(jìn)行有效的控制和管理。電池荷電狀態(tài) (SOC)是電池管理系統(tǒng)中最重要的參數(shù)之一,是系統(tǒng)中其他功能的基礎(chǔ)。因此,電池 SOC 實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的估計(jì)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。
準(zhǔn)確的 SOC 估計(jì)需要一個(gè)精確的電池模型。本文首先為鋰離子電池改進(jìn)模型,根據(jù)電池表現(xiàn)的外特性,在傳統(tǒng)電路模型的基礎(chǔ)上,建立了動(dòng)態(tài)電路模型。在建模過(guò)程中引入電化學(xué) KiBaM 模型,用于描述電池容量的倍率效應(yīng)和恢復(fù)效應(yīng)。另外綜合考慮充放電過(guò)程中存在的滯回電壓,以更準(zhǔn)確地描述電池的開(kāi)路電壓。在完成電池的特性建模后,再根據(jù)電池工況試驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。最后把建立的動(dòng)態(tài)模型仿真電壓與實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行對(duì)比分析,從對(duì)比結(jié)果可以看出本文建立的動(dòng)態(tài)模型可以更好地模擬電池的動(dòng)靜態(tài)特性。
在建立的電池動(dòng)態(tài)模型的基礎(chǔ)上,本文確定了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的電池 SOC 估計(jì)流程,并針對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的缺點(diǎn),本文首次將有限差分卡爾曼濾波算法應(yīng)用于電池 SOC 估計(jì),用有限差分代替非線性函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算,其改進(jìn)算法具有較強(qiáng)的魯棒性。通過(guò)在幾種不同工況下的電池 SOC 估計(jì)結(jié)果的對(duì)比,證明有限差分?jǐn)U展卡爾曼濾波算法較擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,能夠較準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)估計(jì) SOC,并且在模型存在誤差時(shí),仍能維持較小的估計(jì)誤差。
最后本文介紹了基于光伏儲(chǔ)能電源的電池管理系統(tǒng),整個(gè)系統(tǒng)采用分布式設(shè)計(jì),分為電池組控制系統(tǒng)和電池組監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其中控制系統(tǒng)利用 Matlab 提供的 RTW(Real-Time-Workshop)工具將 SOC 估計(jì)算法進(jìn)行自動(dòng)代碼生成,在硬件上實(shí)現(xiàn)了電池 SOC 的在線估計(jì);監(jiān)測(cè)系統(tǒng)負(fù)責(zé)完成電池組單體電壓的實(shí)時(shí)采集和發(fā)送,并在液晶屏上顯示電壓狀態(tài)。
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