本文關(guān)鍵詞：風光儲系統(tǒng)磷酸鐵鋰電池SOC預(yù)估方法的研究

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【摘要】：隨著世界經(jīng)濟的快速發(fā)展,環(huán)境問題也日益惡化,因此,風光儲可再生能源系統(tǒng)受到了各國的青睞。蓄電池儲能系統(tǒng)能夠消除風能、太陽能地域性、間歇性以及波動性等缺點,可以保障供電質(zhì)量,成為新能源系統(tǒng)中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。由于蓄電池價格昂貴,需要提高其使用壽命。準確地預(yù)估蓄電池組荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)對于提高電池壽命起到至關(guān)重要的作用。本文以磷酸鐵鋰蓄電池組為研究對象,主要對其SOC預(yù)估方法展開研究,主要內(nèi)容如下：首先,介紹了鋰離子電池的工作原理和特性,根據(jù)SOC的定義,分析電流、溫度等因素對電池總?cè)萘康挠绊?結(jié)合鋰離子電池在不同工作條件下的電壓特性,考慮到電池管理系統(tǒng)對于在線SOC估算速度以及高精度的要求,確定應(yīng)用擴展卡爾曼濾波(extended Kalman filter, EKF)為對蓄電池SOC進行估計�；诳柭鼮V波原理,結(jié)合鋰電池的工作特性,建立適用于非線性系統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波算法的通用公式。根據(jù)鋰離子電池在充電、放電兩種不同工作狀態(tài)下電壓的特性曲線,選取Thevenin一階等效電路模型和GNL等效電路模型進行對比,最終確定使用二階RC電路的簡化GNL模型來近似表達鋰電池的動態(tài)特性,在電池測試系統(tǒng)上進行混合脈沖功率特性(hybrid pulse power characterization, HPPC)循環(huán)試驗,辨識各個模型參數(shù),并推導(dǎo)各參數(shù)與SOC之間的定量關(guān)系。以傳統(tǒng)電流積分法作為預(yù)估SOC的狀態(tài)方程,用觀測方程描述電池模型,結(jié)合擴展卡爾曼濾波法的遞推公式,利用MATLAB仿真軟件,對EKF算法的相關(guān)參數(shù)進行調(diào)試。最后,利用現(xiàn)有實驗平臺,模擬鋰離子電池不同的工作狀態(tài),根據(jù)測量數(shù)據(jù),預(yù)估蓄電池SOC,并對EKF算法加以修正。將EKF算法寫入單片機,應(yīng)用于電池管理系統(tǒng)。仿真和實驗結(jié)果表明,最終確定的EKF算法估算單節(jié)鋰離子電池SOC精度較高、速度較快,同樣也適用于串聯(lián)蓄電池組荷電狀態(tài)的準確估算,在實際系統(tǒng)中具有重要的參考價值。
【關(guān)鍵詞】：SOC估計 GNL等效模型 磷酸鐵鋰電池 擴展卡爾曼濾波方法
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 風光儲系統(tǒng)概述8-10
• 1.2 電池管理系統(tǒng)現(xiàn)狀10-13
• 1.3 SOC估算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 蓄電池及其SOC預(yù)估方法16-25
• 2.1 蓄電池性能分析16-18
• 2.2 SOC的影響因素18-19
• 2.3 SOC預(yù)估方法研究19-24
• 2.3.1 電流積分法20-21
• 2.3.2 開路電壓法21-22
• 2.3.3 高級估算方法22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于EKF估算磷酸鐵鋰電池SOC25-49
• 3.1 選取和建立等效電路模型25-43
• 3.1.1 等效電路模型的選取25-30
• 3.1.2 Thevenin等效電路模型參數(shù)辨識30-40
• 3.1.3 GNL等效電路模型參數(shù)辨識40-43
• 3.2 擴展卡爾曼濾波及其算法43-45
• 3.3 應(yīng)用EKF估算磷酸鐵鋰電池SOC45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-49
• 第四章 EKF估算蓄電池SOC的仿真與實驗結(jié)果分析49-62
• 4.1 HPPC試驗結(jié)果及模型參數(shù)辨識49-56
• 4.2 應(yīng)用EKF算法進行SOC估算的仿真分析與硬件實現(xiàn)56-61
• 4.3 本章小結(jié)61-62
• 第五章 結(jié)論與展望62-63
• 參考文獻63-67
• 在校期間的研究成果67-68
• 致謝68

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