【摘要】：為了抑制鋰電池固有的非線性特性以及復(fù)雜的車載環(huán)境所帶來的外部干擾對鋰電池荷電狀態(tài)(state of charge,SoC)估算的影響,采用改進(jìn)的Thevenin鋰電池等效電路模型,利用擴(kuò)展粒子群算法(extended particle swarm optimization,EPSO)離線辨識以及在線修正模型參數(shù),并設(shè)計(jì)了一種離散PI觀測器(discrete PI observer,DPIO)來獲得鋰電池SoC估算值,該算法具有結(jié)構(gòu)簡單,易于移植等優(yōu)點(diǎn)。實(shí)際測量數(shù)據(jù)結(jié)合MATLAB/Simulink仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示基于擴(kuò)展PSO和離散PI觀測器的鋰電池SoC估計(jì)值最大絕對誤差小于2.5%,優(yōu)于基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的SoC估算算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SoC估算算法,而且速度更快,魯棒性更好,能夠勝任實(shí)際車載鋰電池估算場合的需求。
[Abstract]:In order to restrain the influence of the inherent nonlinear characteristics of lithium battery and the external disturbance brought by complex vehicle environment on the estimation of (state of charge,SoC), an improved Thevenin equivalent circuit model for lithium battery is adopted. (extended particle swarm optimization,EPSO (extended Particle Swarm Optimization) is used to identify the model parameters offline and modify the model parameters online. A discrete PI observer (discrete PI observer,DPIO) is designed to obtain the SoC estimation of lithium battery. The algorithm is simple in structure. Easy to transplant, etc. The actual measurement data combined with MATLAB/Simulink simulation results show that the maximum absolute error of the SoC estimation of lithium battery based on extended PSO and discrete PI observer is less than 2.5. It is superior to the SoC estimation algorithm based on extended Kalman filter and the SoC estimation algorithm based on artificial neural network, and it is faster and more robust.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61573134)資助項(xiàng)目
【分類號】：TM912

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本文編號：2318820