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综合馆
基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车荷电状态估计
  • 摘要

    随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术.传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,因此采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识.对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对荷电状态进行实时估计及更新.在间歇恒流和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确时不能及时收敛到荷电状态真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之内.结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了荷电状态估计的实际需求.

  • 作者

    颜湘武  郭玉威  王雨薇  邓浩然  郭琪  YAN Xiang-wu  GUO Yu-wei  WANG Yu-wei  DENG Hao-ran  GUO Qi 

  • 作者单位

    华北电力大学电气与电子工程学院,河北省分布式储能与微网重点实验室,保定071003/中国汽车技术研究中心汽车工程研究院,天津,300300/国网湖北省电力有限公司检修公司,武汉,430000

  • 刊期

    2018年30期 ISTIC PKU

  • 关键词

    荷电状态估计  GNL电路模型  自适应无迹卡尔曼滤波  自放电内阻 

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3.228.24.192