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基于ICA-EKF的动力电池组SOC预算算法

2018-03-15  来自: 合肥赛智新能源科技有限公司阅读次数:1606

基于ICA-EKF的动力电池组SOC预算算法

福建赛智新能源科技有限公司

 

弁言

 

动力电池组的荷电状况(State Of Charge)是电动汽车能量掌握的主要参数,因为电池正在运用历程中表现出强非线性,作为电池管理体系(Battery Management System)中心算法的SOC预算也一向是电动汽车中心部件电池管理体系的难点。正在本算法中,我们基于一个新的放映了锂离子的嵌入/脱嵌历程的开路电压(Open Circuit Voltage)模子,该模子能够停止OCV-SOC增量干系剖析(Incremental Capacity Analysis),应用电池组内OCV和电池组的SOC离别作为模子的观察变量和状态变量,运用卡尔曼滤波算法,实现对SOC更正确的静态预算。

 

一:引见

 

近年来石油欠缺和情况题目的极大的鞭策了电动汽车的生长。动力电池组是电动汽车的动力源,SOC间接反应了电池组盈余容量的多少,由此能够展望汽车的行驶里程,同时也为电池组的运用和保护供应主要的根据。因为电池自己的强非线性,SOC预算一向是电池管理体系设想的一个难点。本算法基于一个新的S型函数的OCV模子,电池组内的OCV和电池组的SOC离别作为观察变量和状态变量,运用扩大卡尔曼滤波算法,实现对SOC的递归预算。相比较别的模子大概开路安时积分算法,本算法有更高的精度和收敛性,能更好的批改SOC初始值的偏差,对噪声也有更强的抑止感化。

 

二:动力电池组ICA模子

 

  本算法的动力电池模子接纳了全新的开路电压模子,方程以下:

RE1V0%~PQ980T1[0R8@7]@G.png

个中:zSOC{SL1W`N62KMS1S3@35_Z%SB.png是线性参数,MBMA[QEO@VS%]VAAU]85B{5.png2N@VN9BGYLTYS{WD3_@AABE.png黑白线性参数。方程中的参数能够运用matlab中的curve fitting 东西决意。

此模子更好天反应了锂离子的嵌入/脱嵌历程,以此模子的观察值能更好的回响反映状态变量-电池组SOC的转变。图一给出了某LiFePO4电池的SOC-OCV曲线,图中显现正在OCV的平台区间,该模子有更好的准确性。

ZQNN~XB1CZ54}H6I~$EP`LR.png 

.1  ICA模子OCV-SOC曲线

 

3.1 SOC状态方程

  SOC的状态方程是基于安时积分法的道理,凭据充放电电流积分值,获得一个盈余容量占总容量的百分比,方程以下:

7`IOAA62$LHSX}(MUFM`CJM.png

个中LA57[`X`FM4EE]UC7[@[3WI.pngk+1时候的瞬时SOC葡京新游戏k时候的瞬时SOCJ2O{R$V~GOS9)S}GXLXQ4XK.png是电池组的额定容量;)NV)FT[P8SR[H7(QK(HIBED.png是库伦效力;S7Q%RBN2AGZ%]75NU[JMXRM.pngk时候的瞬时电流值。

3.2 OCV观察方程

   电池组的观察方程形貌了SOC,电流,内阻等身分取OCV的数学干系,基于上面提到的新的OCV方程竖立电池组非线性状况空间模子的观察方程以下:

{{{V1%W{TG]QY~CE@6M(VX9.png

UJ0(WJJ7SN(H)2MTD2)6GDK.png

{{{V1%W{TG]QY~CE@6M(VX9.png

 个中:5L12HJ42OHCR)4W90@81GDG.png是总的端电压;]MGOOFP8$8(R~G(B7YIY`OJ.pngRC电路的电压;R1是电池的内阻;C是电池的电容值。

 

三:基于扩大卡尔曼滤波的SOC预算算法设想

 

本算法基于一个新的S型函数的OCV模子,电池组内的OCV和电池组的SOC离别作为观察变量和状态变量,运用扩大卡尔曼滤波算法,实现对SOC的递归预算,详细算法设想以下:

3.1 一阶RC 模子

3.1.1 状态方程

G%9)B[DI(CPPR@X%1`OW}0Z.png

个中:$CXA{K7KFREA21K0]9D$)XG.png是体系噪声

3.1.2 观察方程

%%(1SNOZP4BRZYPA`H8J~P5.png

个中:5L12HJ42OHCR)4W90@81GDG.png是观察噪声

3.2 EKF 算法:

 3.2.1状态方程一阶泰勒睁开

9YD(TL[T)0912E$G[7FUE`D.png

3.2.2观察方程一阶泰勒睁开

H(DTH8[Z2D{T]L[(6JPY]7L.png

3.2.3状况工夫更新方程

Q%`9EMBH8EL4@S7RU8VO]2S.png

3.2.4偏差协方差工夫更新方程

S{FCSQZ{7GWTW_W_@F(C}IW.png

3.2.5卡尔曼增益方程

S{FCSQZ{7GWTW_W_@F(C}IW.png

3.2.6状况校订方程

状况校订是ICA-EKF算法中最中心的一步,它的掌握方程和流程图离别以下:

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2P$XM1`%TFYH8CB]2JHTE2K.png

 

.2  SOC算法校订模块设想

 

3.2.7偏差协方差校订方程

C_F$~V4AQ7J)`4B_O{N_G)Y.png

 

个中:

M9HF]V)LJYY$)%MV8]3SVDT.png

E[Q48I}22K1HX0EQ(@RTLJ5.png

WQ9IX~WI~(2B$Z9~}6[`HKS.png

 

 

 

四:基于ICA-EKFSOC预算算法设想流程图

ICA-EKF要领用安时积分法递推SOC,代入观察方程获得OCV的估计值。再盘算每步的卡尔曼增益,它反应了残差作用于状态变量的权重,由状况预计观察更新方程获得SOC的最优预计。详细算法流程图以下:

 

3M}]Y@1DB~[7DK5`$7C@Y1H.png

 

.3 ICA-EKF SOC预算算法流程图

 

 

五:效果剖析和结论

    为了考证基于ICA-EKFSOC预算算法的准确性和鲁棒性,拔取NCMLiFePO4两种电芯,正在Hybrid Pluse testDSTFUDS三种工况下停止测试,

1V83MAK[F[_8W%A@_$Z@FT8.png 

.4 NMC 电芯的ICA-EKF SOC预算偏差(a,hybrid pulse 测试; b,DST测试;c,FUDS测试)

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.5 LiFePO4 电芯的ICA-EKF SOC预算偏差(a,hybrid pulse 测试; b,DST测试;c,FUDS测试)

 

4和图5离别给出了本算法对NCMLFP两种电芯正在三种差别工况下,正在初始偏差为10%的状况下经由过程递归批改,很快就能将偏差缩小。同时和安时积分法相比,本算法对输入噪声有更好的抑止感化。总之,本算法客服了传统安时积分法依赖于初始SOC值的准确性和积累电流偏差的瑕玷,应用OCV SOC为观察值和状态变量,应用ICA-EKF要领实现了对SOC的在线闭环预算,进步了SOC盘算的精度和稳定性。

 

 


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