高順榮, 謝慕君
(長春工業(yè)大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院, 吉林 長春 130012)
蓄電池是電動汽車的心臟,需要對它管理和研究。在實際生活中用的很普遍的就是磷酸鐵鋰電池,因為它有很多其它電池不具備的優(yōu)勢。荷電狀態(tài)(SOC)是蓄電池的一個重要指標,為了提升蓄電池的使用功效,有必要得到確切的SOC估測值。實際情況中對電池的使用有很多種要求,這就促使人們用許多不同的方式來獲得確切的SOC,如安時計量法[1]、開路電壓法[2]、卡爾曼濾波法[3]等;文中針對安時計量法不能估算電池初始狀態(tài)及存在積累誤差的問題,應(yīng)用安時計量法、開路電壓法及擴展卡爾曼濾波法相結(jié)合對電池SOC進行估計。通過安時計量法表達式離散化獲得電池狀態(tài)方程,引入電流系數(shù)及溫度系數(shù),獲得電池的復(fù)合模型,再采用EKF估算磷酸鐵鋰電池的SOC。
SOC定義為蓄電池目前剩余電量與在同樣的放電前提下100%的電池能放出總?cè)萘康谋戎?
(1)
式中:Cd----剩余電量;
Ci----電池能放出的總?cè)萘浚?/p>
CR----電池放出的電量。
安時計量法來計算SOC,不需要考慮磷酸鐵鋰電池里面的化學(xué)反應(yīng)和結(jié)構(gòu)變化,只需通過對電流的積分就能知道SOC。安時計量法表示如下:
(2)
式中:SOC(t)----電池在t時的SOC;
SOC(t0)----電池在t0時的SOC;
C0----電池的額定容量;
i----t時的電流;
η----i對應(yīng)的充放電效率。
安時計量法在現(xiàn)實使用中存在一些問題:
1)SOC(t0)不容易獲得,假如SOC(t0)計算不精確的話,最后計算出的值也會有些偏差;
2)由于電池的容量特征,電流i和溫度T都會影響到電池的實際釋放容量。
因此,為了獲得確切的SOC,就要解決這兩方面的問題。
電池停止工作以后,里面的電化學(xué)反應(yīng)也會穩(wěn)定下來,它的電壓會逐漸達到一個恒定值,其中這個不變的電壓就是電池的等效電動勢(E),再根據(jù)E-SOC關(guān)系就能知道SOC(t0)的值。
KF能確切地估計SOC,在SOC的估算中,把電流和溫度作為輸入量,電池的端電壓作為輸出量,SOC作為狀態(tài)變量[4]。磷酸鐵鋰電池是非線性系統(tǒng),因此,采用EKF來估測SOC,EKF所使用的系統(tǒng)狀態(tài)空間模型為[5]:
狀態(tài)方程:
xj+1=h(xj,uj)+ωj
(3)
觀測方程:
yj=g(xj,uj)+υj
(4)
式中:h(xj,uj)、g(xj,uj)----分別為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和觀測函數(shù);
ωj----系統(tǒng)的狀態(tài)噪聲;
υj----系統(tǒng)的測量噪聲。
在安時計量法中,為了考慮放電電流的大小和溫度對電池實際釋放容量的影響[6],引入等效電流系數(shù)和溫度系數(shù),表達式如下:
(5)
因為電池容量特征對SOC估測的干擾,把等效電流系數(shù)代入安時計量法中;1897年P(guān)eukert總結(jié)出一個公式,也稱為Peukert方程,它主要是關(guān)于蓄電池恒流放電電流和持續(xù)時間的關(guān)系[7]。
int=Const
(6)
式中:i----放電電流;
t----充滿的電池持續(xù)放電到截至電壓的時間;
n----與電池類型有關(guān)的常數(shù),取n=0.989 25[8];
Const----和電池活性物質(zhì)有關(guān)的固定值。
Ci=it表示電流為i時的可用容量,將它代入式(6),得:
Ci=Const×i1-n
(7)
(8)
(9)
聯(lián)合式(8)和式(9)可以解得:
(10)
再結(jié)合式(7)可求得等效電流系數(shù)ηi:
(11)
環(huán)境溫度對電池容量也有干擾,一般來講,隨著周圍溫度的上升,電池釋放的容量會有所增加,現(xiàn)在經(jīng)常采用經(jīng)驗公式來描述溫度與容量的關(guān)系[9]。
CT=C20[1+mT(T-20)]
(12)
式中:CT----T時的容量;
C20----20 ℃時刻的容量;
mT----常數(shù),通常為0.006~0.008。
設(shè)
ηT=[1+mT(T-20)]-1
則有
若以20 ℃為標準,則C20就是額定容量C0。
使用EKF估測電池SOC時,需要采用電池模型。把修正后的安時計量法式(5)用泰勒級數(shù)展開[10],得:
(13)
其中,SOC是狀態(tài)變量xj,得到了復(fù)合模型的狀態(tài)方程:
(14)
復(fù)合模型的觀測方程是由三種簡單的電化學(xué)模型組合得到。
Shepherd模型:
(15)
Unnewehr universal模型:
yg=E0-Rig-Kixg
(16)
Nernst模型:
yg=E0-Rig+K2lnxg+K3ln(1-xg)
(17)
將Shepherd模型、Unnewehr universal模型和Nernst模型的模型函數(shù)多項式進行相加,統(tǒng)一模型參數(shù),得復(fù)合模型的觀測方程:
K3lnxj+K4ln(1-xj)
(18)
式中:ij----j時刻的電流;
yj----端電壓;
R----固定阻值;
K0----磷酸鐵鋰的開路電壓;
K1、K2、K3、K4----磷酸鐵鋰的模型參數(shù),依據(jù)實驗數(shù)據(jù),再通過最小方差法計算獲得涉及到的參數(shù)值。
根據(jù)上述過程創(chuàng)立模型,設(shè)計復(fù)合模型的卡爾曼濾波算法獲得SOC[11]。
考慮環(huán)境溫度T和電流i因素以后,得到修正后的電池復(fù)合模型的狀態(tài)方程和觀測方程如下:
xj+1=h(xj,uj)+ωj=
(19)
yj=g(xj,uj)+υj=
K3lnxj+K4ln(1-xj)+υj
(20)
把電池模型的狀態(tài)方程和觀測方程用Taylor級數(shù)展開,并利用Jacobin矩陣求解得到模型匹配系數(shù)。狀態(tài)方程里面的系數(shù)值為:
(21)
(22)
觀測方程的動態(tài)匹配系數(shù)為:
(23)
(24)
另外,系統(tǒng)輸入的求解表達式為:
uj=ij
(25)
通過上述推導(dǎo)可知狀態(tài)方程:
xj+1=Ajxj+Bjuj+ωj
(26)
觀測方程為:
yj=Cjxj+Djuj+υj
(27)
在具體過程中用Dω表示過程噪聲誤差,Dυ是觀測噪聲誤差,EKF執(zhí)行過程如圖1所示。
圖1 EKF的流程圖
為了檢驗基于復(fù)合模型的EKF,可以很好地計算磷酸鐵鋰電池組的SOC,用實驗室的磷酸鐵鋰電池組測量電池的SOC,歷時600 s,采樣間隔3 s,得到SOC的變化值。間隔30 s的部分實驗數(shù)據(jù)見表1。
表1 部分實驗數(shù)據(jù)
針對觀測方程式(18)中的參數(shù),令參數(shù)向量
ρ=[K0,R,K1,K2,K3,K4]T
矩陣
E=[e1,e2,…,eN]
矩陣E的列向量
定義向量
Y=[y1,y2,…,yN]
模型觀測方程可等效為
Y=Eρ
因此,利用已知的Y和E就可以求出參數(shù)向量ρ,即
ρ=(ETE)-1ETY
其中,磷酸鐵鋰電池組的模型參數(shù)計算值[12]見表2。
表2 模型參數(shù)
在SOC理論算法推導(dǎo)的基礎(chǔ)上,采用Matlab進行仿真實驗,檢驗基于復(fù)合模型的EKF能很好地計算磷酸鐵鋰電池組的SOC。從仿真實驗看出,采用EKF估算出復(fù)合模型的SOC值,根據(jù)時間的變化可以很快地逼近測量值,如圖2所示。
圖2 SOC計算值與實驗值的對比
將復(fù)合模型計算的SOC仿真結(jié)果與實驗室的測量值進行對比,誤差剛開始還有點明顯,但減小的非常迅速,這在一定程度上也表明,基于復(fù)合模型的卡爾曼濾波算法具有很好的初值收斂性,誤差曲線如圖3所示。
圖3 SOC誤差曲線
通過安時計量法表達式離散化獲得了磷酸鐵鋰電池組的狀態(tài)方程,引入等效電流系數(shù)和溫度系數(shù)實現(xiàn)電池容量的修正,建立了電池組的非線性復(fù)合模型,應(yīng)用擴展卡爾曼濾波法估計電池SOC,解決了安時計量法不能估算電池初始狀態(tài)和存在累積誤差的問題。仿真實驗表明,該方法能很好地逼近實驗室電池組SOC測量值,且可行有效。
[1] 詹世安.磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估算方法研究[J].電源技術(shù),2015(8):1620-1622.
[2] X Zhang, X Wang, W Zhang, et al. A simplified li-ion battery SOC estimating method[J]. Transaction on Electrical & Electric Materials,2016,17(1):13-17.
[3] 李慧,肖偉,駱萬博.電池剩余電量SOC估計[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2017,38(1):73-78.
[4] L Gregory. Plett. Extended Kalman filering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs[J]. Journal of Power Sources,2004,134:252-292.
[5] A Jossen, V Spath, H Doring, et al. Reliable battery operation-a challenge for the battery management systems[J]. Journal of Power Sources,1999,84:283-286.
[6] 張金龍.動力電池組SOC估算及均衡控制方法研究[D].天津:天津大學(xué),2011.
[7] 崔立豐,高飛,王永武,等.磷酸鐵鋰動力電池Peukert方程修正模型的研究[C]//第六屆中國智能交通年會暨第七屆國際節(jié)能與新能源汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇.2011.
[8] 仝猛,盧蘭光,歐陽明高,等.Peuker方程的適用性分析及基于二階段放電法的Peukert模型修正[J].機械工程學(xué)報,2010,46(10):121-125.
[9] 齊國光,李建民,郟航,等.電動汽車電量計量技術(shù)的研究[J].清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,1997,37(3):46-49.
[10] 朱敏.基于電動車電池組SOC估計方法的研究[D].鄭州:河南師范大學(xué),2014.
[11] 何靈娜.基于卡爾曼濾波的動力電池SOC估計算法設(shè)計[D].杭州:浙江工業(yè)大學(xué),2014.
[12] 徐杰.基于卡爾曼濾波的動力電池組SOC精確估計[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2009.