基于多时间尺度的锂离子电池状态联合估计

被引：58

作者：

印学浩 ^{[1
,2
]}

宋宇晨 ^{[1
]}

刘旺 ^{[1
]}

刘大同 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系

[2] 江苏自动化研究所

来源：

仪器仪表学报 | 2018年 / 39卷 / 08期

关键词：

锂离子电池; 多时间尺度; 荷电状态; 健康状态; 联合估计;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.J1803722

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计是锂离子电池管理系统的关键技术。针对SOH退化情况下电池模型参数和容量参数发生改变影响SOC长期估计性能的问题,提出了基于多时间尺度的锂离子电池SOC-SOH联合估计方法。建立多时间尺度状态空间方程,构建SOC-SOH与电池模型参数间多维度空间插值曲面,基于无迹粒子滤波算法实现锂离子电池状态联合估计。根据SOH估计结果更新用于SOC估计的电池模型参数和容量参数,在SOH估计中以在线健康因子作为系统观测量实现在线联合估计。实验结果表明,在锂离子电池全寿命周期中,相较于未考虑SOH退化情况,方法在SOC估计的最大误差、平均误差和均方根误差方面有明显降低,较好地提升了SOC的长期估计性能。

引用

页码：118 / 126

页数：9

共 10 条

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