用户名: 密码: 验证码:
基于贝叶斯次优解的锂电池SOC初值追踪研究
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Lithium-ion Batteries SOC Initial Value Tracking Based on Suboptimal Solutions of Bayesian Filter
  • 作者:高金辉 ; 巴雁远 ; 郑晓彦
  • 英文作者:Gao Jinhui;Ba Yanyuan;Zheng Xiaoyan;College of Physics and Electronic Engineering,Henan Normal University;Henan Radio & Television University;
  • 关键词:剩余电量 ; 贝叶斯滤波 ; 平台期 ; SOC动态观测模型
  • 英文关键词:state of charge;;Bayesian filter;;plateau period;;SOC dynamic observation model
  • 中文刊名:HNSX
  • 英文刊名:Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)
  • 机构:河南师范大学电子与电气工程学院;河南广播电视大学;
  • 出版日期:2017-11-03 18:12
  • 出版单位:河南师范大学学报(自然科学版)
  • 年:2017
  • 期:v.45;No.197
  • 基金:河南省重点科技攻关项目(142102210055)
  • 语种:中文;
  • 页:HNSX201706004
  • 页数:4
  • CN:06
  • ISSN:41-1109/N
  • 分类号:33-36
摘要
在使用循环算法的剩余电量(state of charge,SOC)估算的理论研究中,通常都是设定已知的初始值,无法完全论证算法的各项性能指标.在研究剩余电量估算问题时,则重点针对不确定的初始赋值,使用一种贝叶斯次优解法——粒子滤波(PF),基于SOC动态观测模型,研究其收敛到真值的情况,并辅以MATLAB仿真实验.结果显示在非平台期PF可快速追踪初值,而在平台区由于自身算法的缺陷,无法追踪初值,应根据此区域的电压特性,更换为另一种次优解算法.论证了在解决锂电池初值追踪问题上,两种次优解算法的结合使用可以得到理想结果.
        In the theoretical study of the loop algorithm for estimating state of charge(SOC),it is usually set the initial value that is known and cannot fully demonstrate the performance indexes of the algorithm.While this paper aims at the problem about uncertain initial assignment and studies its convergence to the true value based on dynamic observation model using particle filter,supplemented by MATLAB simulation.The results show that satisfactory results are obtained only in the area where is out plateau.We can not track the initial value in plateau because of the flaw of algorithm.Another suboptimal solution should be used based on the voltage characteristic in this area.It demonstrates that two suboptimal solutions should be combined to obtain the ideal results.
引文
[1]张逸,林焱,吴丹岳.电能质量监测系统研究现状及发展趋势[J].电力系统保护与控制,2015(2):138-147.
    [2]谭晓军.电动汽车动力电池管理系统设计[M].广州:中山大学出版社,2011:2-3.
    [3]彭匡鼎,陈善娜.热力学参量组完备性法则及其应用[J].云南大学学报(自然科学版),1996,18(3):241-244.
    [4]Gregory L P.Extended Kalman Filtering for Battery Management System of LiPB-based HEV Battery Packs[J].Power Sources,2004,134:252-292.
    [5]马晓峰,稽伟.混合电动汽车镍氢电池的建模分析[J].机电元件,2012,32(3):48-52.
    [6]毕军,康燕琼,邵塞.纯电动汽车动力锂电池Nernst模型参数辨识[J].汽车工程,2015,37(6):725-730.
    [7]谢涛,曹军威,高田,等.基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能系统平滑控制策略[J].电力系统保护与控制,2015,43(5):1-7.
    [8]高金辉,张兰杰.一种配电网ZbUS潮流算法[J].河南师范大学学报(自然科学版),2016,44(1):42-45.
    [9]高金辉,杜浩.电动汽车锂电池组的新型双向均衡法[J].河南师范大学学报(自然科学版),2016,44(6):53-56.
    [10]Shao S,Bi J,Yang F,et al.On-line estimation of state-of-charge of Li-ion batteries in electric vehicle using the resampling particle filter[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2014(32):207-217.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700