基于改进EKF算法的锂离子电池SOC在线估计OA
Online State of Charge Estimation of Lithium-ion Battery Based on Improved Extended Kalman Filter Algorithm
锂离子电池因其能量密度高、自放电率低、污染小等优势,已经在储能电站领域得到广泛应用.针对锂离子电池各项状态预测,首先搭建二阶RC等效电路模型,然后采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行辨识,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的SOC-SOH联合估计方法.在不同电池工况下进行对比验证,结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,所提方法预测SOC和SOH的精确度和计算效率均有所提高,具有一定的实用价值.
Lithium-ion batteries have been widely used in the field of energy storage power stations due to their high energy density,low self-discharge rate and low pollution.To solve the accurate prediction of various states of lithium-ion batteries,a second-order RC equivalent circuit model is first built,and then the parameters of the model are identified by using the forgetting factor recursive least squares(FFRLS)method.A joint SOC-SOH estimation method based on …查看全部>>
崔晓丹;吴家龙;邓馗;王彦品;冯佳期;李亚杰
国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106
动力与电气工程
锂离子电池二阶RC模型参数辨识SOH估计SOC估计AEKF算法
lithium batterysecond-order RC modelparameter identificationSOH estimationSOC estimationAEKF algorithm
《电器与能效管理技术》 2024 (6)
49-58,10
国网南瑞科技股份有限公司科技项目《锂电池储能系统电磁暂态模型构建技术研究》
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