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基于等效电路模型的SOC估算.pdf
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1、 10.16638/ki.1671-7988.2023.019.005 10.16638/ki.1671-7988.2023.019.005 基于等效电路模型的 SOC 估算 于 洋,徐长钊,毛理想,位翠翠,张 坤(山东华宇工学院,山东 德州 253000)摘要:锂离子电池相较于传统电池,具有能量密度大、没有记忆效应、循环性能优越、不含有毒有害物质等优点。有效管理电池的工作状态,准确估计电池荷电状态(SOC),对电池的安全工作以及延长其使用寿命具有重要意义。文章以 18650 三元锂电池作为研究对象,首先对锂离子电池的参数影响因素进行分析,然后对电池的等效电路模型进行讨论。考虑到传统卡尔曼滤波
2、算法更多应用于线性系统,针对动力电池内部系统的非线性情况,需要对算法进行扩展,即需要将系统方程进行线性化处理。最后为了验证与测试估算系统的效果,在 MATLAB/Simulink 中完成估算方案的编程,并对电池 SOC 估算系统进行仿真对比实验,经验证,恒流放电和混合功率脉冲特性两种工况下的算法误差均不超过 8%。关键词:动力电池;荷电状态;等效电路模型;仿真验证 中图分类号:U469.72 文献标识码:A 文章编号:1671-7988(2023)19-22-08 SOC Estimation Based on Equivalent Circuit Model YU Yang,XU Chang
3、zhao,MAO Lixiang,WEI Cuicui,ZHANG Kun(Shandong Huayu University of Technology,Dezhou 253000,China)Abstract:Compared with traditional batteries,lithium-ion batteries have the advantages of high energy density,no memory effect,superior cycle performance,and no toxic and harmful substances.Effectively
4、managing the working state of the battery and accurately estimating the state of charge(SOC)of the battery are of great significance for the safe operation of the battery and prolonging its service life.In this paper,18650 ternary lithium battery is taken as the research object.Firstly,the influenci
5、ng factors of lithium-ion battery parameters are analyzed,and then the equivalent circuit model of the battery is discussed.Considering that the traditional Kalman filter algorithm is more applied to linear systems,for the nonlinear situation of the internal system of the power battery,needs to exte
6、nd the algorithm,that is,the system equation needs to be linearized.Finally,in order to verify and test the effect of our estimation system,the estimation scheme is programmed in MATLAB/Simulink,and the battery SOC estimation system is simulated and compared.It is verified 作者简介:于洋(1989),男,硕士研究生,工程师,
7、研究方向为新能源汽车动力电池管理,E-mail:。基金项目:德州市电动汽车动力控制与调试重点实验室(6)。第 19 期 于 洋,等:基于等效电路模型的 SOC 估算 23 that the algorithm errors under constant current discharge and hybrid pulsepower characteristic conditions are not more than 8%.Keywords:Power battery;State of charge;Equivalent circuit model;Simulation verificatio
8、n 随着近年来我国经济、科学水平的快速提升和发展,当今阶段的新能源汽车行业发展势头十分强劲,全球范围内涌现出许多不同种类的新能源汽车,而作为纯电动汽车的心脏,电池的性能将直接关乎纯电动汽车性能的优劣。换句话说,电池发展的未来也就是纯电动汽车的未来,二者之间有着千丝万缕的联系1。在目前市场上新能源电池的种类中,锂离子电池凭借其优越的性能在众多动力电池中获得越来越多的关注,并逐渐成为新能源汽车动力的主要供能装置。但是,锂离子电池也存在着一定的安全风险,当其处于过充、过放的状态时,会存在自然、爆炸的安全隐患。所以为了使锂离子电池长期处于安全高效的运行状态,建立一个有效的电池管理系统很有必要。在当今阶
9、段,建立一个准确有效的电池模型对于电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的估算非常重要,理论上,搭建的电池模型越精确,则对电池 SOC 估算精度方面的负面影响就越小2。1 国内外锂电池研究现状 目前国内外针对锂电池的研究,都是建立在相应算法模型的基础上进行相关探索。考虑到动力电池工作过程中的影响因素包括外部温度环境、车况路况以及电池内部极化反应等,所以无法直接有效地测量电池 SOC,而通过建立符合客观数据以及实际需要的电池模型,可以有效模拟电池内部化学反应状态引起的参数变化。因此,通过建立合适的电池模型来进一步估算电池 SOC是十分有效的办法。针对锂离子电池的 SOC 估算问题
10、,目前国内外相关研究工作者取得了许多研究成果与研究创新。例如运用安时积分法与扩展卡尔曼滤波算法对锂离子电池组的荷电状态进行联合估算,结合各个算法的优点,有效提高了 SOC 估算精度;通过研究锂电池工作过程中的内阻发热特性,搭建锂电池热阻等效模型,利用最小二乘法以及自适应滤波算法对锂电池的热电耦合模型进行辨识与研究,提出更为有效的锂电池 SOC 估算方法。当前国内外针对锂离子电池模型,最常见的大体可以分为三类:电化学模型、神经网络模型和等效电路模型。1.电化学模型 电化学模型将锂电池简化为正电极、负电极、隔膜和电解液组成的系统。根据电池内部电化学反应、离子扩散和极化效应等电化学理论建立的电池模型
11、。但是,这类传统的电化学模型在其建模过程中,存在计算量大、运算速度低、研究成本高、效率低等缺点。2.神经网络模型 神经网络模型具有非线性、泛化能力强等特点,在应用时可以忽略复杂的电池内部结构与反应。常见种类包括:比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)神经网络模型、反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型以及 Elman神经网络模型等。3.等效电路模型 等效电路模型是依据已有的锂电池充放电实验数据并利用电压源、电阻、电容等电子元件建立的模型。简单的等效电路模型能够极大地减少锂电池 SOC 估计的计算量,但是精度下降较多;
12、而复杂的模型能够准确反映电池的输出特性,但会增加相应的计算量。所以中间如何进行平衡是在选取电池模型时重点考虑的问题,综合考虑模型精度与计算复杂度,选取等效模型作为本次课题研究工具。目前国内外常见的等效电路模型包含 Rint 模型、Thevenin 模型、PNGV 模型等。2 电池模型建立及参数分析 2.1 电池模型的选择 电池等效的 Rint 模型是将电池等效为一个理想电源和电阻。如图 1 所示,Rint 模型只能等效出电池的静态过程。Thevenin 模型如图 2 所示,与 Rint 模型相比较,Thevenin 模型在电路中多串联了一组电阻和电容,既能等效出电池的动态和静态过程,也可以表达
13、出电池的极化现象。24 汽 车 实 用 技 术 2023 年 图 1 Rint 模型 图 2 Thevenin 模型 PNGV 模型如图 3 所示,与 Thevenin 模型不同的是,PNGV 模型在等效电路中多串联了一个电容 Cb,表达电流通过负载时由于电源电流累积造成的开路电压变化,其等效效果并不明显。图 3 PNGV 模型 实际上模型的精度并不总是随着电阻-电容(Resistance-Capacitance,RC)网络数量的增加而提高,因为需要协调准确性和可靠性,目前来说一阶和二阶 RC 模型是最佳选择。考虑到高阶 RC模型具有更好的鲁棒性,本次模型的选择是二阶RC 等效电路模型,如图
14、4 所示。图 4 二阶 RC 等效电路模型 该二阶 RC 等效电路模型由三部分组成:用UOC 表示没有连接负载时动力电池的电压,即开路电压;欧姆内阻,即动力电池内部的接触电阻,使用 R0表示;RC 网络,使用极化内阻 R1、R2和极化电容 C1、C2来描述动力电池的极化特性3。2.2 电池参数影响分析 2.2.1 环境温度对电池容量的影响 锂离子电池的最佳工作温度是 2540。当温度低于 5 时,锂电池的放电容量会显著减少。2.2.2 放电倍率对电池容量的影响 将 18650 锂电池按照不同放电倍率进行恒流放电,相同温度下,通过不断增加放电倍率,观察电池放电容量的变化。随着放电倍率的提高,放电
15、容量整体呈现先衰减后回升的趋势。3 SOC 估算方法 常见的估算方法大致分为四类:基于表征参数的方法、安时积分法、基于模型的方法以及基于数据驱动的方法。文章采用卡尔曼滤波算法进行研究。3.1 卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法是一种最小方差意义上的最优估计方法,把需要估计的指标作为状态变量,把直接可测的系统输出作为观测量,采用递推法过滤掉噪声,不断地将估计值和测量值的权重进行重新分配,直到得出准确的状态值。最初的 KF 算法仅适用于线性系统,扩展卡尔曼滤波(Extened Kalman Filter,EKF)则对其进行了扩展,可用于非线性系统。卡尔曼滤波算法在进
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