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基于高阶等效电路建模和改进扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池状态估计

基于高阶等效电路建模和改进扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池状态...

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作者： HAQUE MD AMDADUL 西南科技大学

学位级别：硕士

锂离子电池等效电路模型研究是电动汽车锂离子电池的领域的热门研究课题,学者们提出了从简单到复杂的各种等效电路模型。简单的模型无法模拟电池的动态特性,而复杂的模型很难应用于实时系统。目前,对锂离子电池的等效电路模型进行了一... 详细信息

锂离子电池等效电路模型研究是电动汽车锂离子电池的领域的热门研究课题,学者们提出了从简单到复杂的各种等效电路模型。简单的模型无法模拟电池的动态特性,而复杂的模型很难应用于实时系统。目前,对锂离子电池的等效电路模型进行了一些系统的比较研究。文献中常用的代表性一阶电阻-电容（RC）模型和高阶等效电路模型。通过使用改进的扩展卡尔曼滤波算法进行实验和仿真,可以准确估算锂离子电池的荷电状态,该算法现在也很流行。对于研究而言,电池模型的选择非常重要,因为它决定了要辨识的参数以及实现的难易程度。各种电池模型都试图简化所使用的电路,并简化电池管理系统中的电池状态,估算荷电状态以实现高效性能以及可靠及时的信息。本文结合改进的扩展卡尔曼滤波方法和电池高阶等效电路模型,动态估算了电池的荷电状态。首先,建立适合荷电状态估计的电池模型。然后,辨识了相应的电池充电模型参数和放电实验模型参数。通过开展开路电压实验和混合脉冲功率特性实验将实验数据用于参数化系统。利用来自实验数据的效果和测量的输入,可以在Simulink/MATLAB中对电池进行建模和仿真。在同一算法中,传统等效电路模型与建议的高阶电气等效电路模型一起使用,以确保模型的有效性。比较了实验和仿真的结果,结果表明,使用具有改进的EKF的高阶等效电路模型,其收敛速度快,更稳定,并且在荷电状态估计中具有较高的精度,精度带有边际误差。使用改进的EKF算法基于传统等效电路模型估计的最大荷电状态误差为2.96%,精度为97.04%,使用改进的扩展卡尔曼滤波算法基于建立的高阶等效模型的最大误差为1.83%,精度为98.17%。因此,本文采用的高阶等效电路模型及改进的扩展卡尔曼滤波算法与传统模型相比,效率更高,对精确的荷电状态估计更高效。

关键词：高阶等效电路模型高功率锂离子电池参数辨识荷电状态改进型扩展卡尔曼

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