电流波动下锂离子电池模型参数与荷电状态估计算法研究

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当储能电池用于微电网时,储能变换器可能频繁地给储能电池进行充放电,由此产生的电流波动将对储能电池的性能产生影响,同时也会导致储能电池的等效电路参数与荷电状态(State of Charge,SOC)估计不准确。本文针对磷酸铁锂电池展开研究,通过控制双向Buck-Boost变换器模拟不同形式的电流波动,研究电流波动工况下锂离子电池等效电路参数和SOC估计算法,提高电流波动时的模型参数与SOC估计精度。论文具体内容如下:首先,介绍电流波动的类型,并从低频电流波动和高频电流波动两方面介绍电流波动对锂离子电池性能影响的研究现状,并对现有的锂离子电池等效电路参数辨识算法和SOC估计算法进行叙述。其次,详细分析用于模拟电流波动的双向DC-DC变换器的工作原理,并建立其数学模型,分析电流波动的产生原因,阐述模拟电流波动的发生原理。再次,详细介绍电池的几种等效电路模型,并建立电池双极化等效电路的数学模型,测试获得电池开路电压和对应的SOC数据,构造其非线性数学表达式,分析基于多重自适应遗忘因子的递推最小二乘法(Multiple Adaptive Forgetting Factor Recursive Least Square,MAFFRLS)的基本原理,并将其与仅具有单一遗忘因子的递推最小二乘算法进行对比。搭建以STM32F407ZG作为控制核心的硬件实验平台,分别在专用电池测试装置以及搭建的实验平台上进行电池测试,验证MAFFRLS参数辨识算法的可行性和有效性。最后,重点研究基于抗差理论的平方根容积卡尔曼滤波算法,实现电流波动时电池SOC的准确估计。在多种工况下对锂离子电池的SOC估计算法进行对比分析,验证基于抗差理论的平方根容积卡尔曼滤波估计算法可以有效改善电池的SOC估计精度。
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