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        基于復(fù)合模型動力蓄電池SOC估算

        2017-03-17 07:36:02高順榮謝慕君
        關(guān)鍵詞:計量法卡爾曼濾波鋰電池

        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)

        0 引 言

        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。

        1 基本原理

        1.1 蓄電池SOC的概念

        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。

        1.2 安時計量法

        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。

        1.3 開路電壓法

        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。

        1.4 卡爾曼濾波法

        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。

        2 復(fù)合模型的建立

        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)

        2.1 等效電流系數(shù)ηi

        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)

        2.2 溫度系數(shù)ηT

        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。

        2.3 模型建立

        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。

        3 估測電池SOC

        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]。

        3.1 模型的選擇

        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)

        3.2 系統(tǒng)動態(tài)特性匹配系數(shù)的確定

        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

        4 方法驗證與分析

        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

        5 結(jié) 語

        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。

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