电机与控制学报
電機與控製學報
전궤여공제학보
ECTRIC MACHINES AND CONTROL
2013年
10期
70-76,84
,共8页
电动汽车%锂动力电池%电荷状态%参数估计%平方根容积卡尔曼滤波
電動汽車%鋰動力電池%電荷狀態%參數估計%平方根容積卡爾曼濾波
전동기차%리동력전지%전하상태%삼수고계%평방근용적잡이만려파
electric vehicle%Lithium-ion power battery%state of charge%parameters estimation%square cubature Kalman filter
为了准确估算EV用锂动力电池的荷电状态,利用Map图法对电池自放电电流进行建模,通过自放电模型得到静置状态下电池自放电电流数值,通过电流时间累积得到静置状态下电池SOC的衰减数值,对电池SOC的初值进行了修正,分析了锂动力电池等效电路模型的不确定性因素,利用EKF与SCKF-STF算法对低温及常温下电池模拟工况进行了实验验证以及对比分析.实验结果表明,SCKF-STF算法能够很好的消除模型不确定性所带来的影响,低温下和常温下算法SOC估算误差比EKF算法分别提升了0.53％和3.8％.
為瞭準確估算EV用鋰動力電池的荷電狀態,利用Map圖法對電池自放電電流進行建模,通過自放電模型得到靜置狀態下電池自放電電流數值,通過電流時間纍積得到靜置狀態下電池SOC的衰減數值,對電池SOC的初值進行瞭脩正,分析瞭鋰動力電池等效電路模型的不確定性因素,利用EKF與SCKF-STF算法對低溫及常溫下電池模擬工況進行瞭實驗驗證以及對比分析.實驗結果錶明,SCKF-STF算法能夠很好的消除模型不確定性所帶來的影響,低溫下和常溫下算法SOC估算誤差比EKF算法分彆提升瞭0.53％和3.8％.
위료준학고산EV용리동력전지적하전상태,이용Map도법대전지자방전전류진행건모,통과자방전모형득도정치상태하전지자방전전류수치,통과전류시간루적득도정치상태하전지SOC적쇠감수치,대전지SOC적초치진행료수정,분석료리동력전지등효전로모형적불학정성인소,이용EKF여SCKF-STF산법대저온급상온하전지모의공황진행료실험험증이급대비분석.실험결과표명,SCKF-STF산법능구흔호적소제모형불학정성소대래적영향,저온하화상온하산법SOC고산오차비EKF산법분별제승료0.53％화3.8％.
