电动汽车动力电池剩余电量在线测量
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动力电池soh测试方法
动力电池soh测试方法是指对动力电池的状态健康(StateofHealth,SOH)进行测试的方法。
SOH是指动力电池能够提供的最大电能与新电池时的电能之比,可以用来评估动力电池的健康状况。
动力电池SOH测试方法主要有以下几种:
1. 静态测试法:将电池充电至满电后,使其放置一段时间,然后测量电池的开路电压,根据电池开路电压的变化,可以评估电池的SOH。
2. 动态测试法:通过对电池进行充放电循环测试,测量电池的电压、电流和温度等参数,以评估电池的SOH。
3. 内阻测试法:利用电池内部电阻对电池进行测试,测量电池的内阻值,从而评估电池的SOH。
4. 综合测试法:将静态测试法、动态测试法和内阻测试法综合起来,对电池进行综合测试,从多个角度评估电池的SOH。
以上是动力电池SOH测试方法的主要内容,不同的测试方法可以根据测试需求和测试条件进行选择和组合,以达到最终的测试目的。
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锂电池健康状态监测锂电池健康状态监测锂电池是目前最常用的可充电电池之一,广泛应用于各种电子设备和电动车辆中。
然而,随着使用时间的增加,锂电池的性能可能会逐渐下降。
因此,了解和监测锂电池的健康状态对于延长电池寿命和确保设备的正常运行非常重要。
下面将介绍如何通过一系列步骤来监测锂电池的健康状态。
第一步:电池容量测量电池容量是指电池能够存储和释放的电能量。
通过测量电池的容量,我们可以了解电池的实际使用情况和剩余寿命。
为了测量电池容量,我们可以使用专业的电池容量测试仪器或者利用设备自身的电池管理系统。
通过完全充电电池,然后记录其从完全充电状态下放电至完全放空所需的时间和电流,可以得出电池的容量。
第二步:内阻测试电池的内阻是指电池内部元件和电解质之间的电阻。
内阻的增加会导致电池的输出能力下降,也会造成电池发热和容量损失。
通过测量电池的内阻,我们可以判断电池的健康状况。
内阻测试可以使用专业的内阻测试仪器来进行,这些仪器能够直接测量电池的内部电阻并给出结果。
第三步:电池电压监测电池的电压是指电池正负极之间的电位差。
通过监测电池的电压,我们可以了解电池的充电状态和剩余能量。
在不同的充电和放电状态下,电池的电压会有所变化。
因此,定期监测电池的电压是判断电池健康状态的重要指标之一。
可以使用简单的万用表或者专业的电压监测仪器来测量电池的电压。
第四步:温度检测锂电池在充电和放电过程中会产生热量。
过高的温度可能会对电池的性能和寿命产生负面影响。
因此,定期检测电池的温度是判断电池健康状态的重要步骤之一。
可以使用温度计或者专业的温度检测仪器来监测电池的温度变化。
第五步:周期测试锂电池的寿命通常以充放电循环次数为衡量标准。
通过周期性的充放电测试,我们可以了解电池的循环寿命和使用情况。
周期测试可以通过将电池完全充电,然后完全放电,然后再次充电的方式进行。
记录每次充放电的容量损失和充放电时间,可以判断电池的寿命和性能。
通过以上一系列步骤的监测,我们可以全面了解锂电池的健康状态。
bms检测剩余电量原理
BMS(电池管理系统)检测剩余电量的原理主要是通过监测电池的电压、电流和温度等参数来估算电池的剩余电量。
其中,SOC(State of Charge)估算是最为核心的部分。
BMS通过遍布整个电池包的传感器来检测电池参数,包括电压、电流和温度等。
这些传感器将收集到的数据传输到BMS中,然后通过算法处理来估算电池的剩余电量。
常用的算法包括安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波法等。
安时积分法是根据电流对时间的积分来估算电池的剩余电量。
这种方法简单易行,但需要初始化的电池容量值准确,否则误差会逐渐累积。
开路电压法是通过测量电池在静置状态下的电压来估算电池的剩余电量。
因为电池的开路电压与电池的剩余电量有一定的对应关系,所以可以通过测量开路电压来估算电池的剩余电量。
卡尔曼滤波法是一种基于状态估计的方法,通过建立电池的数学模型,并利用传感器数据来估计电池的当前状态(如剩余电量、电池健康状况等)。
这种方法比较精确,但需要建立准确的数学模型,并考虑多种影响因素。
总体来说,BMS通过综合运用这些方法来估算电池的剩余电量,并通过与实际使用情况的比较和修正,最终实现准确的剩余电量估算。
ul2580电动汽车动力电池包测试标准一、引言随着电动汽车的普及,动力电池包成为了电动汽车中最为关键的组件之一。
动力电池包的性能直接影响到电动汽车的续航能力、安全性和运行成本。
因此,对动力电池包的测试标准也变得至关重要。
本文将就ul2580电动汽车动力电池包测试标准进行探讨,以期为电动汽车行业的发展提供参考。
二、ul2580测试标准概述ul2580测试标准是美国的一个动力电池包测试标准,其主要目的是确定动力电池包在正常使用条件下的性能和安全性。
该标准包括了多个测试项目,涵盖了电池包在不同工作状态下的电气性能、温度分布、短路、极限条件下的安全性、振动测试等内容。
三、电气性能测试1.电压测量:根据ul2580标准,对电池包进行电压测量,以确定其在正常工作状态下的电压输出是否符合要求。
2.电流测量:通过对电池包的电流进行测量,来评估其在工作状态下的电流输出性能。
3.电池包充放电测试:通过对电池包进行充放电测试,来评估其在实际工作中的放电和充电性能。
四、温度分布测试1.温度测量:通过对电池包的温度进行测量,来评估其在正常工作状态下的温度分布情况。
2.热循环测试:通过对电池包进行热循环测试,来评估其在不同温度条件下的稳定性和可靠性。
五、安全性测试1.短路测试:通过对电池包进行短路测试,来评估其在短路情况下的安全性能。
2.过充和过放测试:通过对电池包进行过充和过放测试,来评估其在极端条件下的安全性能。
3.振动测试:通过对电池包进行振动测试,来评估其在振动环境下的安全性能。
六、结论ul2580测试标准是一项全面、严格的动力电池包测试标准,其涵盖了电池包在不同工作条件下的电气性能、温度分布、安全性等多个方面。
符合ul2580测试标准的动力电池包将具有更高的性能和安全性,能够更好地满足电动汽车的需求。
因此,我们应该更加重视ul2580测试标准,在动力电池包的生产和测试过程中严格遵守该标准,以确保电动汽车的运行安全和可靠性。
怎样估计锂电池剩余电量SOC动力电池技术百家号17-11-2222:08传统燃油车上有油表,还有多少油,还能跑多远,看一眼心里就有数了。
换做是电动汽车,驾驶员则需要了解电池包还剩下多少电量。
荷电状态又叫剩余电量,SOC,State of Charge,是反应电池包内当前电量占总体可用容量百分比的一个参数。
驾驶员根据满电状态总的里程数,可以推断出当前电量的续航能力,也有车型直接显示续航距离。
电量估计不准确的电动汽车,往往给车主带来一些困扰。
电量跳变,即将停车的时候,扫了一眼电量,还剩下50%,估计回程勉强够用了。
过一会回来发动车子,发现电量指示在了40%,貌似回不去了……突然掉电,电量还有30%的时候,一脚加速,骤然报警电量过低,停车了……SOC的准确性,一直是电动汽车用户诟病的重点,在网络论坛上时常能看到,电动汽车车主说又被放到半路的抱怨帖。
发展多年的电动汽车,SOC的准确估计仍然没有做的特别好。
1 SOC估计干什么用告知驾驶员剩余里程,是SOC对驾驶员的价值,同时,电动汽车和电池包的管理控制过程,也需要SOC的准确数据。
防止过充过放SOC作为充放电的重要阈值,对电池包起到调节和保护作用。
充电过程中,如果电池包电量过低,比如低于10%,则充电电流不能马力全开,而是限流充电,直至达到正常电量范围,方可放开限制。
放电阶段,当电量已经比较低,但仍然在放电截止电量以上,比如低至20%SOC,一般会限制功率输出,防止大电流造成系统触及停车电压,并且期望以最节能的方式运行,跑更远的距离。
作为低电量限流阈值为什么电池包电量较低的时候,需要设置限流策略?电量较低时,电池端电压较低,如果突然发生大电流放电,电池极化内阻会迅速增大,使得内阻占压上升,电池电势减去内阻占压后的电池端电压则会相应降低。
如果电流足够大,则端电压可能被拉低到停止供电电压以下。
如果低电压持续时间超过延时时间,电池管理系统判断电池电压过低,无法继续工作,需要断电。
电动汽车动力蓄电池健康状态评价指标及估算误差试验方法# 电动汽车动力蓄电池健康状态评价指标及估算误差试验方法## 引言随着电动汽车的快速发展,动力蓄电池作为电动汽车的心脏,其健康状况对电动汽车的性能和使用寿命具有重要影响。
因此,评估动力蓄电池的健康状态并准确估算其误差至关重要。
本文将介绍电动汽车动力蓄电池健康状态评价的重要指标,并提供一种可行的试验方法来估算误差。
## 动力蓄电池健康状态评价指标评价动力蓄电池健康状态的指标可以分为三个方面:容量衰减、内阻增加和寿命预测。
### 容量衰减(Capacity Fade)容量衰减是指蓄电池在循环充放电过程中,其储存电能的能力逐渐降低的现象。
通常以蓄电池剩余容量与初始容量的比值来衡量,常用的指标有:1. 容量保持率(Capacity Retention):表示蓄电池的剩余容量与初始容量的百分比。
### 内阻增加(Resistance Increase)内阻增加是指蓄电池在使用过程中,其内部电阻逐渐增加的现象。
内阻增加会导致电池加速老化、功率输出下降等问题。
常用的指标有:1. ohmic内阻(Ohmic Resistance):指蓄电池的内部电阻,通常以欧姆(Ω)为单位。
### 寿命预测(Cycle Life Prediction)寿命预测是指通过一定的方法和模型,估计蓄电池的使用寿命。
常用的指标有:1. 循环次数(Cycle Count):表示蓄电池能够循环充放电的次数,通常以次为单位。
## 估算误差试验方法为了准确估算动力蓄电池健康状态的误差,在测试过程中需要遵循以下试验方法:1. 循环充放电测试:通过对蓄电池进行多次充放电循环,观察其容量变化和内阻增加情况。
可以使用标准的充放电设备,并记录每一次的充放电过程。
2. 内阻测试:使用专业的内阻测试仪器,对蓄电池进行内阻测量。
需要在标准的测试条件下进行,以确保结果的准确性。
3. 寿命预测模型建立:根据历史数据和实验结果,建立一种可靠的寿命预测模型。
SOC估计方法有很多种,以下是一些常见的SOC估计方法:开路电压法:根据电池的开路电压OCV来确定其SOC值。
以锂离子单体电芯为例,一般在充满电时电压可达到4.2V左右,在完全放电时截止电压2.6V左右。
在电池的充放电过程中,电池的电压是不断变化的,可以通过测量在不同的SOC值下的电池开路电压大小,然后通过数据拟合的方法得到关于SOC- OCV的函数。
放电试验法:采用恒定电流对动力电池进行连续放电至终止电压,放电电流与时间的乘积即为电池的剩余电量。
这种方法是最可靠的SOC估计方法,但需要大量时间,动力电池进行的工作要被迫中断,不适合行驶中的电动汽车,可用于电动汽车动力电池的检修。
安时计量法:通过测量电池电流来估算SOC。
如果充放电起始状态为,那么当前状态的SOC可由以下公式计算:为额定容量;I为电池电流;为充放电效率。
这种方法是最常用的SOC估计方法,可以应用于所有电动汽车动力电池。
负载电压法:通过测量负载电压来估算SOC。
负载电压与电池的剩余电量有一定的关系,可以通过测量负载电压来估算SOC。
内阻法:通过测量电池内阻来估算SOC。
电池内阻与电池的剩余电量有一定的关系,可以通过测量内阻来估算SOC。
神经网络法:利用神经网络模型来估算SOC。
神经网络模型可以通过学习已知的SOC-OCV数据集来预测未知的SOC值。
这种方法需要大量的数据集进行训练,但可以获得更准确的结果。
卡尔曼滤波法:利用卡尔曼滤波器来估算SOC。
卡尔曼滤波器可以通过测量数据和估计数据之间的差异来更新估计值,这种方法可以去除测量噪声并获得更准确的估计值。
请注意,不同的SOC估计方法适用于不同的应用场景和电池类型,选择合适的SOC估计方法需要考虑实际情况和精度要求。
同时,进行SOC估计时需要考虑到各种影响因素和误差源,以提高估算精度和可靠性。
电池测电量的简易方法-回复电池是我们日常生活中经常使用的电源装置,无论是电子设备、玩具还是汽车,都离不开电池的供电。
然而,随着使用时间的延长,电池电量逐渐减少,因此我们需要一种简易方法来测试电池的电量。
在本文中,我将为您介绍一种简单而有效的方法来测试电池的电量。
第一步:准备所需材料在进行电池测电量之前,我们需要准备以下材料:1. 电池- 在您身边找到正在使用的电池,无论是AA、AAA或者其他尺寸的电池。
2. 电池测试仪- 这是专门用于测量电池电量的仪器。
您可以在当地电子设备店或者互联网上购买。
确保选择一个适用于您所要测试的电池类型的测试仪。
此外,一些测试仪还可以测试多种类型的电池。
3. 记录工具- 您可以使用笔和纸、电子设备或者其他您惯用的方式来记录测试结果。
第二步:了解电池测试仪的使用方法在使用电池测试仪之前,您需要了解它的使用方法。
通常,电池测试仪会有一个显示屏,上面会显示电池的电量状态。
有些测试仪还会有不同的颜色或者符号来表示电量状态,例如绿色表示满电量,黄色表示部分电量,红色表示电量低。
了解电池测试仪的使用方法对于准确测试电池电量非常重要,因此请务必仔细阅读并理解您所购买的电池测试仪的说明书。
第三步:测试电池电量现在,我们准备好测试电池的电量了。
请按照以下步骤进行操作:1. 打开电池测试仪- 按照说明书上的指示打开电池测试仪,确保它处于工作状态。
2. 插入电池- 将要测试的电池插入电池测试仪的插槽中。
确保正负极正确对齐,并紧密插入。
3. 开始测试- 根据说明书上的指示开始电池测试。
测试仪会自动测量电池电量并在显示屏上显示结果。
4. 记录结果- 在测试完成后,记录下电池的电量状态。
使用相关的符号或颜色指示,将测试结果准确写下。
这将帮助您在将来对比不同电池的电量状态。
第四步:解读测试结果当您完成测试并记录下电池的电量状态之后,接下来需要学会如何解读测试结果。
不同的电池测试仪可能有不同的电量显示方式,但通常情况下都会有对应的说明书来解释意义。
动力电池健康状态评估方法随着电动汽车的快速发展,动力电池作为电动汽车的重要组成部分,其健康状态评估变得越来越重要。
动力电池的健康状态直接影响着电动汽车的性能、续航里程以及使用寿命。
因此,准确评估动力电池的健康状态对于保障电动汽车的安全和可靠运行至关重要。
本文将介绍几种常用的动力电池健康状态评估方法。
1. 电池容量衰减率评估法电池容量衰减率是动力电池健康状态的重要指标之一。
容量衰减率评估法通过测量电池的实际容量和设计容量之间的差异来评估电池的健康状态。
一般来说,容量衰减率越高,电池的健康状态越差。
常用的测量方法包括恒流放电和恒流充电,通过记录电池的电压和电流变化来计算电池的实际容量。
2. 电池内阻评估法电池内阻是动力电池健康状态的另一个重要指标。
电池内阻的增加会导致电池的能量损失增加,从而降低电池的续航里程和功率输出能力。
电池内阻评估法通过测量电池放电过程中的电压和电流变化来计算电池的内阻。
内阻越大,电池的健康状态越差。
3. 电池开路电压评估法电池开路电压是动力电池健康状态的另一个重要指标。
电池开路电压与电池的剩余容量和内阻有关。
当电池容量减少或内阻增加时,电池的开路电压会降低。
通过测量电池的开路电压变化,可以评估电池的健康状态。
4. 电池温度评估法电池温度是动力电池健康状态的重要指标之一。
电池在过高或过低的温度下工作会导致电池的性能下降和寿命缩短。
因此,电池温度的监测和评估对于电池的健康状态非常重要。
常用的方法包括在电池内部和外部安装温度传感器,通过监测电池的温度变化来评估电池的健康状态。
5. 循环寿命评估法循环寿命是动力电池健康状态的重要指标之一。
循环寿命评估法通过对电池进行充放电循环测试来评估电池的寿命和健康状态。
循环寿命越长,电池的健康状态越好。
常用的测试方法包括充放电循环测试和快速充放电测试。
动力电池健康状态评估方法多种多样,可以从容量衰减率、内阻、开路电压、温度和循环寿命等方面进行评估。
电动汽车动力蓄电池健康状态评价是保证电动汽车安全可靠运行的重要环节。
评价指标的准确性和误差试验方法的可信度直接影响到车主对电池健康状态的信任和使用体验。
下面将给出相关参考内容。
一、动力蓄电池健康状态评价指标1.能量容量(Energy Capacity):动力蓄电池能够存储的总能量。
评价时可以通过充放电循环测试来测量实际容量与标称容量之间的差异。
2.功率容量(Power Capacity):动力蓄电池在单位时间内可输出的最大功率。
评价时可以通过脉冲测试测量动力蓄电池在不同温度下的实际输出功率。
3.内阻(Internal Resistance):动力蓄电池在充放电过程中产生的内部电阻。
评价时可以通过电流-电压测试来测量实际内阻与标称内阻之间的差异。
4.自放电率(Self-discharge Rate):动力蓄电池在不使用的情况下,单位时间内自行消耗的电能。
评价时可以通过长时间静置测试来测量不同存储温度下的自放电率。
5.循环寿命(Cycle Life):动力蓄电池能够经受的充放电循环次数。
评价时可以通过加速寿命试验来模拟不同使用情况下的循环寿命。
6.安全性能(Safety Performance):包括短路、过充、过放、高温等异常情况下的性能表现。
评价时可以通过各种极端测试来检测动力蓄电池的安全性能。
二、动力蓄电池健康状态评价误差试验方法1.循环测试误差试验方法:通过对同一批次动力蓄电池进行多次充放电循环测试,比较不同测试结果之间的差异,评估测试误差并提供可靠的数据分析。
2.电流-电压测试误差试验方法:通过使用不同精度的电流-电压测试设备对动力蓄电池进行测试,比较不同设备测量结果之间的差异,评估测试的可信度并提供误差范围。
3.长时间静置测试误差试验方法:通过对同一批次动力蓄电池在不同温度下进行长时间静置测试,比较不同测试结果之间的差异,评估测试误差并提供可靠的数据分析。
4.加速寿命试验误差试验方法:通过对同一批次动力蓄电池进行加速寿命试验,模拟不同使用情况下的循环寿命,比较不同测试结果之间的差异,评估测试误差并提供可信度分析。
电子测量与仪器学报 2008年增刊
182
电动汽车动力电池剩余电量在线测量 程艳青 高明煜 徐 杰 徐洪峰 (杭州电子科技大学电子信息学院,浙江 杭州 310018) 摘要:为了精确可靠估算以蓄电池为动力的电动汽车所用电池的剩余电量,在讨论目前一些蓄电池剩余电量估算方法的基础上,以聚合物锂离子电池组为研究对象,将电池荷电状态作为系统的状态,建立了单变量的锂电池组的状态空间模型,采用了开路电压法和卡尔曼滤波递推算法相结合的方法。经试验这种方法能够获得蓄电池组精确和可靠的荷电状态预测值。 关键字:聚合物锂离子电池组;卡尔曼滤波;电动汽车;荷电状态 中图分类号:TM91 文献标识码:A
The Estimation of the State of Charge of Storage Battery Based on the Kalman Filtering Theory for Electric Vehicle
Cheng Yanqing Gao Mingyu Xu Jie Xu Hongfeng (School of Electronics Information, Hang Zhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China) Abstract: To estimate residual capacity of traction battery in electric vehicle accurately and reliably, the paper chooses a
lithium-ion polymer battery pack as a research object, takes the SOC (State of charge) as the state of the system, and builds the battery's state space model with single state, and then develops a method combining open circuit voltage method and Kalman filtering recursive algorithm method, based on some methods of residual capacity estimation of battery often used at present. The experiments proved that accurate and reliable battery SOC estimation of battery could be obtained by adopting the new method. Keywords: Lithium-Ion Polymer Battery ; Kalman Filter; Electric Vehicle; State-of-charge
蓄电池是各类电动汽车中最常用的储能元件,其剩余电量的精确测量在电动汽车的发展中一直是一个非常关键的问题[1],因为只有对电池剩余电量进行精确测量才能使驾驶员及时掌握正确的信息,预测自己的后续行驶里程,并及时进行充电。蓄电池荷电状态SOC(State of charge)描述蓄电池的剩余电量,其大小直接反映了电池所处的状态,是电池使用过程中最重要的参数之一。 1 SOC定义 蓄电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余容量情况,这是目前国内外比较统一的认识,其数值上定义为为蓄电池所剩电量占电池总容量的比值: mnmQ ]/ )I ( Q - Q [ = SOC (1) 国家自然科学基金项目,60871088 dtIt= ) I ( Qnn∫ (2) 式中: Qm 为蓄电池最大放电容量,指的是在室
温条件下,电池从完全充电后开始工作一直到电池完全放电为止,其所能放出的最大安时数值,表示为标准放电电流和放电时间的乘积;Q ( In) 为标准
放电电流 In 下 t 时间蓄电池释放的电量。 公式1还可以表示为:
mnQ )/I ( Q - 1 = SOC (3)
式中:SOC=1表示电池为充满电状态,SOC=0则表示电池已处于全放电状态。 由于电池所放出的电量受自放电率、充放电倍率、电池温度、电池充放电循环次数等影响,表示电池容量状态的SOC也必然与这些因素有关。在放电电流变化的情况下,上述定义就会出现不适应性,得到矛盾的结果,因此实际使用中要对SOC的定义进行调整,不同电动汽车对SOC定义的使用形式不一致,最常用的定义为: 电子测量与仪器学报 2008年增刊
183
dτC)i(τη - SOC= SOCt0n
iι0∫
(4)
其中,SOC0为充放电起始状态;Cn 为电池的额定容量;i(t)为电池的瞬时电流(放电状态为正,充电状态为负);ηi 为库伦效率系数,是电池充电放电全过程的平均库仑效率[2]。 2 SOC检测方法与可用性分析 传统的电池电量测试方法有开路电压法、密度法、内阻法和安时法等。近年来又相继研发出许多对电池SOC估算的新型算法,例如自适应神经模糊推断模型[3]、模糊逻辑算法模型[4]、线性模型法、阻抗光谱法[5]和卡尔曼滤波估计模型算法[6]等。 开路电压法的基础是根据电解液密度与电池电势,因此根据电池电势可以估算电池电流。该方法适用于测试稳定状态下的电池SOC,但电动汽车在行驶过程中很少处于开路状态,故不宜单独使用,通常用作其它算法的补充;密度法通过对测量电解液的密度值来间接估算蓄电池的剩余电量,已不适用于目前大量使用的密封式电池,而且也不适于实时测量;内阻法是根据蓄电池的内阻与SOC之间的联系来预测SOC,但电池的内阻很容易到各方面的干扰,使得测量结果不够准确;安时法比较简单易行,在短时间内具有较高精度,但长时间工作时有较大的累积误差[7]。各种智能算法和新型算法由于还不是很成熟,有些复杂算法在中低端单片机系统上难以实现,所以在实际应用中还不多见,但这是未来发展的方向。 本文以聚合物锂离子电池组为研究对象,采用开路电压法和卡尔曼滤波递推算法相结合的方法对SOC进行估算。该方法适用于各种电池,与其他方法相比,尤其适合于电流波动比较剧烈的电动汽车动力电池SOC的估计,它不仅给出了SOC的估计值,还给出了SOC的估计误差。该方法并不需要一个精确的SOC初值,因为随着时间的增加,其结果会迅速接近最优值,因此使用起来更加方便。 3 开路电压-卡尔曼滤波具体算法 首先,根据开路电压法,得到SOC估计的初始值SOC0,然后根据卡尔曼滤波递推算法进行递推估算得到实时的SOC值。 卡尔曼滤波算法是一个最优化自回归数据处理算法,其核心思想是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估计[8]。卡尔曼滤波器用于初始SOC估计时,可将电池描述为由状态方程和测量方程组成的系统,如图1所示。SOC是系统状态zk 的
分量,Ak为系统矩阵,Bk为控制输入矩阵,Ck为测量矩阵,它们描述的是系统的动态特性,并且可能是时变的。系统的输入向量uk中,通常包含电池电
流、温度、剩余容量和内阻等参数,系统的输出yk
通常为电池的工作电压,电池SOC包含在系统的状
态量zk 中。wk为系统噪声,vk为量测噪声,它们均为高斯型白噪声,协方差分别为Q和D。
估计SOC 算法的核心,是一套包括SOC估计
值和反映估计误差的、协方差矩阵的递归方程,协方差矩阵用来给出估计误差范围。这一方程是在电池模型状态方程中,将SOC (用zk表示)描述为状态
矢量的依据,即对(4)进行零阶保持采样离散化后得到系统状态方程:
knik1kiC
Δtηzz⎟⎟⎠⎞⎜⎜
⎝
⎛−=+
(5)
有了SOC作为电池模型状态量的一部分,就可以用许多不同的方法预测端电压。常用的测量模型有Shepherd模型、Unnewehr通用模型和 Nernst模型等。将这些模型的形式组合起来构建一个联合模型,比任何单独的模型性能要好,并且还有“参数线性化”的优势,即在输出方程中未知参量呈线性化出现[6],如(6)所示:
++−−−=)ln(zKzKz
KRiKyk3k2
k
1k0k
kk4v)zln(1K+− (6)
图1 卡尔曼滤波结构图 电子测量与仪器学报 2008年增刊
184
其中,yk为用电池模型算得的电池的负载电压,ik为负载电流,R是电池内阻,K0,K1,K2,K3
和K4是模型系数,用以使模型更好的与数据相匹
配, vk为测量噪声,方差为Q。 由公式(6)可得到
- )/z(K+K - /z K = = Ck322k1z
ykk
k∂
∂
)z - /(1K k4 (7)
由公式(5)算得 Ak = 1。
系统状态的卡尔曼滤波最优化估计算法[9]的递推过程归纳如下:
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧
=,...2,1,,,△,kP )CL -(I = P),y - (UL +z = zR) +CP(CC P = L),z -(1 ln K + lnz K + z K - /zK - Ri - K = YQ, + APA = P
t/Ciη - z = z),var(z = P SOC= z
1-k|kkkk|k1-k1-k1-k 1-k|kk|k1-Tk1-k|kkTk1-k|k1-k
1-k|k41-k|k3
1-k|k21-k|k11-k01-k1-k1-k|1-k1-kk|kn1-ki1-k|1-k1-k|k00|000|0 (8)
其中:P为滤波误差协方差矩阵,L为滤波增益矩阵,I为单位矩阵,Uk为k时刻测量的电池的负载电压,n为计算步数。
4验证试验与模型参数辨识 4.1验证试验设计 为检验上述方法的实时性和准确性,本文采用使用联邦城市行驶工况(FUDS) [2]试验方法对电池组进行充放电试验。FUDS(Federal Urban Driving Schedule)是典型的电动汽车行驶工况,全长1372s。这一变功率放电机制是汽车工业一个标准的用于城市行驶的汽车比功率—时间表, 并且已经成为电动车辆性能试验的标准之一,把这一比功率相对时间变化的表变成电池功率随时间变化的表即可用于电池组的循环充放电。采用万向电动汽车有限公司的聚合物锂离子电池组为试验对象,电池组由10节锂电池串联而成,额定容量为15.5A·h,额定电压为32V。试验前用0.33C向电池组净充入12.31A·h电量,试验完成了7.82个循环,历时10725s,采样间隔为1s。试验后用0.33C放出3.29A·h电量。电池组充放电所采用的FUDS循环实验功率序列如图2所示,正值是放电功率,负值为充电功率。电池组工作时采集到的电压、电流信号分别如图3、4所示。 图2 FUDS试验功率序列曲线 图3测量电压曲线 图4 测量电流曲线