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光伏储能电池SOC估算研究.doc

光伏储能电池SOC估算研究   摘 要 研究电池荷电状态(SOC)不仅对光伏储能起到积极促进作用,对电动汽车中动力电池BMS的研究也大有益处。文章采用二阶RC等效电路模型,并对电池模型的参数进行辨识。联合电池模型,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池SOC进行估算。在MATLAB上的仿真结果表明,采用二阶RC模型可以较好的模拟电池外在特性,EKF算法也能很好的满足估算的精度要求。   关键词 建模;SOC;仿真   中图分类号 TM912 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2016)161-0188-02   近年来随着国民生活水平的提高,能源与环境问题得到越来越多的关注,光伏发电以其显著的能源、环保和经济效益,得到了大力发展支持。为了提高光伏发电系统供电质量,配备储能电池是非常重要的一个措施[ 1 ]。针对适用于光伏发电系统储能的电池:磷酸铁锂电池,其SOC的估算不仅对延长电池使用寿命具有指导意义,而且还为储能变换器切换提供依据。锂电池SOC的估算研究,首先要建立高精度的电池模型。本文采用二阶RC等效电路模型来模拟电池外特性,并使用安时积分法与EKF相结合的SOC估算方法来估算电池SOC[ 2 ]。   1 电池等效电路模型分析   1.1 锂电池等效电路模型   常用电池建模方法有3种:实验建模、电化学建模、电池等效电路建模。等效电路模型利用电源、电阻、电容器件来模拟电池动态特性,目前得到广泛应用[3]。提出的比较成熟的等效电路模型有Rint模型、RC模型、Thevenin模型和PNGV模型等[ 4 ]。等效电路模型能适用于各种电池,且其状态空间方程可以通过等效电路推导出来,便于使用不同的方法进行分析与实验。介于等效电路模型以上众多的优点,本文拟采用二阶RC等效电路模型来模拟磷酸铁锂电池的动态特性。二阶RC模型的参数辨识简单,状态空间方程容易建立,与一阶RC等效电路模型相比[5],能有效提高电池的动态响应特性,较三阶及以上模型,大大减轻了运算量。   等效电路模型电路图如下图1所示,OCU:电池开路电压;0 R:电池欧姆电阻;1 R、1C并联电路模拟电池电化学极化效应,2R、2C并联电路模拟电池浓差极化效应。   1.2 二阶RC模型状态方程   1.3 模型参数辨识   模拟真实的电池特性前,需要对电路模型参数进行辨识,需要辨识的参数有:OCU、0 R、1 R、1C、2R、2C。常用电池参数辨识方法有:离线参数辨识、在线参数辨识。这里介绍离线参数辨识获得电路模型的参数。   电池在充放电时,相应参数值并不相同。电池模型的参数辨识采用在恒温(25℃)条件下,使用恒流脉冲充、放电的方法。以放电实验为例,具体讲述相应实验步骤。方案采用1C放电倍率,对电池进行循环放电,每次放电360s停止放电,静止1h,电池SOC下降10%,依次循环放电十次,测量电池端电压与电池SOC,由此可得出SOC与OCU的对应值。在MATLAB中建立相应查表程序,即可根据SOC值得到相应状态下的OCU。   3 仿真实验   通过MATLAB上的仿真实验验证电池模型与EKF算法的精度。在MATLAB中搭建电池等效电路模型,采用MATLAB自带电池模拟真实锂电池,等效电路模型与MATLAB自带电池输出电压如图2所示。采用EKF算法估算出的电池SOC与电池SOC真实值的对比结果如图3所示。   4 结论   文中以3.2V/5Ah磷酸铁锂电池作为研究对象,采用二阶RC等效电路模型,对模型参数进行离线辨识,在安时积分法的基础上采用EKF算法对电池进行电量估算,在MATLAB中进行仿真验证。根据仿真结果可知,所搭建的二阶RC等效电路模型能很好的与MATLAB自带的电池模型匹配,采用二阶RC等效电路模型结合EKF算法能很好的对锂电池SOC进行估算。   参考文献   [1]兰国军,栗文义,文博,等.分布式储能在风/光/储系统中的应用研究[J].电气自动化,2014(5):48-50.   [2]沈丹.电动汽车电池组单体电池管理系统研究[D].上海:同济大学,2008.   [3]汪涵,郑燕萍,蒋元广等.实用型磷酸铁锂电池SOC高准度算法研究[J].电源技术,2011(10):1198-1200,1207.   [4]韩智强,姜久春,孙丙香,等.锂离子动力电池电路模型的频率特性分析[J].电源技术,2015(2):268-272. 3

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