基于二维参数辨识的蓄电池soc估计.pdf

第３３卷 第９期 电工 电能新 技 术 Ｖｏｌ．３３，Ｎｏ．９ ２０１４年９月 Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｅｐｔ． ２０１４ 基于二维参数辨识的蓄电池ＳＯＣ估计 张金龙，漆汉宏 （燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛０６６００４） 摘要：针对铅酸蓄电池在工程应用中其荷电状态（ＳＯＣ）难以准确估计的问题，本文结合常见的等 效电池模型，采用等效电动势法对蓄电池ＳＯＣ进行了实时估计。 与普遍应用的恒参数的电池模型 不同，本文通过统计辨识的手段，在不同ＳＯＣ状态下以及不同的放电倍率条件下对等效模型进行 了二维参数辨识。 辨识结果表明，电池模型参数在不同的ＳＯＣ状态下以及不同的放电倍率条件下 均存在着较大差别；采用这种二维参数辨识方法估计出的电池ＳＯＣ能够更加准确地跟踪电池的实 际ＳＯＣ。 试验测试验证了这一ＳＯＣ估计策略的准确性和实用性。 关键词：铅酸电池；荷电状态；放电倍率；等效模型；二维参数辨识 中图分类号：ＴＭ９１１；ＴＭ９１２　 　 　 文献标识码：Ａ　 　 　 文章编号：１００３⁃３０７６（２０１４）０９⁃００３０⁃０５ １　 引言 电动汽车（ＥＶ）已成为当前的研究热点之一，在 ＥＶ技术体系中，动力电池及其管理系统（ＢＭＳ）是 一项关键技术，而电池荷电状态（ＳＯＣ）的估算更是 ［１⁃３］ ＢＭＳ 中的难点 。 本文以准确估计电池ＳＯＣ为研 究目的展开。 图１　 Ｔｈｅｖｅｎｉｎ模型 针对阀控铅酸（ＶＲＬＡ）电池，本文选用常用的 Ｆｉｇ．１　 Ｔｈｅｖｅｎｉｎ ｍｏｄｅｌ ［４，５］ Ｔｈｅｖｅｎｉｎ蓄电池模型 对电池的ＳＯＣ 进行估计。 Ｅ（ｔ） ＝ ｉ（ｔ）Ｒ ＋ Ｖ （ｔ） ＋ Ｖ（ｔ） １ Ｃ 研究表明，电动势法存在的最大问题是模型误差，为 ｄＶ （ｔ） Ｖ （ｔ） （１） 了能够更准确地跟踪电池实际工作特性，本文引入 {ｉ（ｔ） ＝ Ｃ Ｃ ＋ Ｃ ｄｔ Ｒ ２ 了一种二维参数辨识策略，对处于不同ＳＯＣ状态下 零初始条件下其拉氏变换为： 以及不同放电倍率下的电池模型参数进行统计分 Ｅ（ｓ） ＝ ｉ（ｓ）Ｒ ＋ Ｖ （ｓ） ＋ Ｖ（ｓ） １ Ｃ 析。 这样在ＳＯＣ实际估算过程中，就可以实时根据 Ｖ （ｓ） （２） 电池 ＳＯＣ