【摘要】：采用數(shù)學(xué)模型法對磷酸鐵鋰電池進(jìn)行非線性建模,優(yōu)化了狀態(tài)模型及觀測模型。模型考慮了充放電倍率、溫度、老化循環(huán)壽命等因素,對電池松弛效應(yīng)及極化現(xiàn)象影響進(jìn)行建模補(bǔ)償,提高了電池建模的準(zhǔn)確度,降低了不同條件下因電池模型造成電池荷電狀態(tài)(SOC)估算的誤差影響。在電池模型參數(shù)辨識基礎(chǔ)上,提出采樣自適應(yīng)Sigma卡爾曼算法構(gòu)建SOC估算模型,按照非線性模型對狀態(tài)變量的分布構(gòu)建Sigma采樣序列,采用模型輸出殘差更新噪聲協(xié)方差,賦予Sigma采樣序列最優(yōu)估計(jì)及噪聲的權(quán)值,并實(shí)現(xiàn)誤差量的實(shí)時(shí)更新,降低計(jì)算復(fù)雜度。通過持續(xù)大電流、間斷電流、變電流放電及充電實(shí)驗(yàn)條件下的SOC估算對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了自適應(yīng)Sigma卡爾曼算法快速收斂性,數(shù)學(xué)描述更準(zhǔn)確,具備較高的SOC的觀測準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;開灤(集團(tuán))有限責(zé)任公司;
【基金】：科技部創(chuàng)新基金(11C26213204616) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20140204) 江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化基金(BA2008029)資助項(xiàng)目
【分類號】：TM912;U469.72

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本文編號：2550587