基于Gassing模型的锂电池SOC估计与参数辨识

被引：20

作者：

周苏 ^{[1
,2
]}

胡哲 ^{[3
]}

王章保 ^{[1
]}

陈凤祥 ^{[1
]}

机构：

[1] 同济大学汽车学院

[2] 同济大学中德学院

[3] 上海汽车集团股份有限公司新能源事业部

来源：

电源技术 | 2011年 / 35卷 / 12期

关键词：

锂电池Gassing模型; 参数辨识; SOC估计; 双Kalman滤波;

D O I：

暂无

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：

具有非线性、时变性的Gassing锂电池模型具有以下两大特点:模型考虑了析气现象,使其适用范围拓广到SOC>85%的临界情况;模型考虑了温度的动态变化对系统状态变量的影响。针对该模型,基于相关的试验数据,采用双Kalman滤波算法(DKF),同时实现了对模型参数的辨识和对SOC的在线估计。台架试验和实车验证表明,该算法在非临界情况和临界情况下均可以较准确地在线估计SOC(估计误差在4%以内),并且对SOC的初值误差具有较好的鲁棒性。

引用

页码：1507 / 1510

页数：4

共 4 条

[1]

基于析气现象的锂电池系统建模 [J].