【摘 要】
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锂离子电池由于具有高能量密度、长循环周期等优势,成为电动汽车,风力发电等新能源产业中应用最为广泛的储能器件之一。为了保证电池组的安全可靠运行,提高电池组的利用率以
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锂离子电池由于具有高能量密度、长循环周期等优势,成为电动汽车,风力发电等新能源产业中应用最为广泛的储能器件之一。为了保证电池组的安全可靠运行,提高电池组的利用率以及延长电池组实际可用寿命,需要电池管理系统对电池状态进行实时监控。精准的电池模型是电池管理系统的核心,准确实时地估计电池组中各电池单体的荷电状态(SOC)是电池管理系统执行高效能量均衡控制策略的基础。本文分析了电池传统等效电路模型在复杂工况下难以很好跟踪电池动态特性的缺点以及普遍存在的参数辨识问题,对严重影响电池动态特性的极化效应展开了实验研究。在此基础上提出了使用非线性自回归外源性(NARX)神经网络取代等效电路模型中的多阶RC网络对非线性变化的极化电压进行精准建模的方法。基于该方法,将传统等效电路模型的参数辨识问题转化为利用大量工况数据离线训练NARX神经网络的问题。通过长时间随机电流激励对训练后的模型的泛化精度进行验证,实验结果显示基于NARX神经网络的等效模型很好地模拟了锂离子电池极化电压的变化,相比传统等效电路模型具有更高的精度。基于提出的电池等效模型,建立了状态方程和观测方程,并结合扩展Kalman滤波算法对电池SOC进行估计。在循环动态应力测试工况下,SOC最大估计误差为3.5%,表明基于NARX神经网络模型的扩展Kalman滤波算法具有较高的SOC估计精度。
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