用于电动汽车SOC估计的等效电路模型研究

从适用于电动汽车锂离子电池荷电状态(SOC)估计的等效电路模型出发,对Rint、RC、Thevenin、PNGV和GNL等模型进行了归纳和总结,着重介绍了PNGV等效电路模型的基本原理、参数辨识过程及其研究现状。针对PNGV模型,进行模型电路的结构和参数辨识的优化,从而使电池模型在整个生命周期内都能真实且准确地反映出电池的实际属性,将会是今后该领域研究和应用的重点。     

基于AMEsim的锂电池健康状态估计模型实验研究

新能源汽车动力电池健康状态（state of health，SOH）是一个表征电池性能优良的重要评价指标。针对准确估计18650锂电池健康状态这一目标需求，在锂电池单体数学模型的基础上，通过其等效电路模型分析影响锂电池健康状态的因素，采用通用非线性模型（gneral nonlinear model，GNL）电池等效电路和扩展卡尔曼滤波算法，在AMEsim仿真环境下搭建了锂电池SOH估计模型，并对18650锂电池进行充放电循环实验，将采集到的数据集导入AMEsim估计模型的数据模块中进行算法仿真。仿真实验结果表明，SOH估算误差小于8%，建立的锂电池SOH估计模型满足估算精度高，响应速度快的目标需求。     

磷酸铁锂电池等效电路模型对比分析

磷酸铁锂电池(LiFePO_4)凭借其较高的比功率、较高的比能量和使用寿命长等优点,逐渐成为电动汽车领域应用电池的研究热点。准确的电池荷电状态(State-of-Charge,简称SOC)估计离不开合理的等效模型,模型的精度与复杂程度直接影响电池SOC估计。文章首先分析四种等效电路模型参数,基于电池测试系统对LiFePO_4进行混合脉冲功率性能测试(The Hybrid Pulse Power Characterization,简称HPPC),应用最小二乘法进行模型参数辨识,根据辨识结果对比模型精度与复杂程度;然后将电池在整个SOC周期内对三个带有RC网络结构的模型精度进行对比;最后对LiFePO_4电池进行联邦城市运行工况(The Federal Urban Driving Schedule,简称FUDS)测试,对比双极化等效电路模型在不同温度下模型精度。实验结果显示双极化等效电路模型为具有良好精度的等效电路模型,同时带有低温特性。     

基于电池暂态响应分析的锂电池SOC估计

锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛.精准的电池荷电状态(SOC)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的条件下,完成精准电池SOC估计十分困难.通过脉冲激励电池的充放电暂态响应特性分析,辨识等效电路模型参数,建立电池不同工况条件下的动态电池模型,并采用扩展卡尔曼滤波方法对纠正参数辨识和OCV-SOC映射中的误差.以Arbin测试平台估算结果作为对标,验证了所提方法的有效性.     

锂电池能量状态与功率状态的联合估计

锂电池精确的能量状态(SOE)和持续峰值功率状态(SOP)对于电动汽车的稳定运行特别重要,对此提出一种锂电池SOE与持续峰值SOP的联合估计方法.首先,基于二阶RC等效电路模型采用了扩展卡尔曼粒子滤波算法(EPF)来估计SOE.其次,结合SOE的估计结果,在端电压、SOE和电池自身设计的多约束条件下对持续峰值SOP进行联合估计.最后,在动态应力工况对联合估计算法进行了Matlab仿真测试验证.测试结果表明了所提出的联合估计算法对于SOE和持续峰值SOP联合估计的有效性,并且具有较高的估计精度和较好的鲁棒性.     

基于无迹卡尔曼滤波的动力电池健康状态估计

准确估计动力电池的荷电状态(SOC)及健康状态(SOH)是电池领域的关键性技术,对正在服役的动力电池进行全面安全精确的管理是保障电动汽车安全高效运行的前提。以二阶RC等效电路模型为基础,运用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池SOC和欧姆内阻进行实时估计,再利用电池欧姆内阻与SOH的关系,实现了对SOH的实时估计。与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,无迹卡尔曼滤波算法无需对状态方程进行线性化处理,不存在截断误差,具有更高的估算精度与稳定性。     

基于ARWLS-AEKF的锂电池SOC估计

根据SOC在电池管理系统中的应用需求,针对锂离子电池的模型准确度低、SOC估算精度差的问题,提出了一种ARWLS-AEKF联合算法。该方法以二阶R-C网络模型为基础,通过加权自适应算法引入自适应遗传因子,优化参数辨识精度,并搭建MATLAB仿真平台联合自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)算法对SOC进行在线估算。将三种测试工况下的算法仿真结果与电池实验平台所得测量数据进行对比,结果表明:ARWLS-AEKF算法相对于离线EKF算法有更高的准确度与适应性,能适应随机变化的噪声环境。在LA_92、UDDS、HWFET工况下,ARWLS-AEKF算法的误差在2%以内,MAE分别为0.45%、0.74%、0.87%,RMSE值分别为0.54%、0.71%、0.42%。     

高比能量软包装动力锂离子电池的制备

以LiNi_(0.5)Co_(0.3)Mn_(0.3)O_2和尖晶石锰酸锂(LiMn_2O_4)的混合物为正极材料,人造石墨为负极材料,研制额定容量为19Ah的电动汽车用高比能量软包装动力锂离子电池。电池在2.8~4.2 V循环,0.33 C放电比能量大于150 Wh/kg;5.00 C持续放电容量保持率为94.7%;50%放电深度时,10 s脉冲放电的比功率大于2 500 W/kg;1.00 C循环1 000次,容量保持在额定容量的92.2%。电池在针刺、过充等安全测试时不起火、不爆炸。     

基于退役动力电池储能的光储微网系统

锂电池作为光储微网的储能电池,能够提高光伏发电系统的稳定性,改善电能质量,但成本高昂。将电动汽车的退役动力锂电池用于光储微网的储能单元,不仅可以降低投资成本,还可以缓解大批量电池进入回收阶段的压力。首先基于锂电池的工作原理,构建了退役动力锂电池的等效电路模型。接着建立了储能变流器和多重双向DC/DC变换器级联拓扑,储能变流器采用电压外环、电流内环的双闭环策略,稳定直流母线的电压;多重双向DC/DC变换器采用以电池组的荷电状态(SOC)为约束条件的双闭环控制策略,平抑光伏发电系统的功率波动。最后搭建了基于退役锂电池储能的光储微网系统,验证了控制策略的有效性。     

电池储能系统在电力系统中的应用

电池储能系统（BESS）是一种新兴的FACTS器件。具有控制有功功率流的能力,能够同时对接入点的有功功率和无功功率进行调节,为高压输电系统提供快速的响应容量,有效提高了电力系统的稳定性、可靠性和电能质量。介绍了电池储能系统的基本原理、特点和国外的应用情况,并对它在电力系统中的不同应用进行了综述。     

一种改进的基于车载锂电池数据的SoC估算方法

针对车载锂离子电池的SoC(State of Charge)估算,面临两个主要问题:电池充放电过程中的极化效应,SoC与OCV(Open Circuit Voltage)关系曲线受电池内阻等因素影响,精度较低。从自主设计的锂电池等效电路模型入手,改进现有的Thevenin模型,用一个新的极化模型来代替传统的RC模块克服锂离子电池的极化效应,增加模型的精度。利用改进后的模型,基于DualEKF(dual-Extended Kalman Filter)估计方法,克服传统方法中无法消除电池内阻误差的缺点。对照实验结果表明,在保证较低计算复杂度的情况下,使估算误差保证在6%以内。     

基于等值回路方程的变压器保护判据的研究

现有的基于变压器等值回路方程的保护原理不受励磁涌流的影响,但动作方程的选取及保护判据的整定尚未得到合理的解决.基于等值回路方程,利用一、二次绕组参数与短路参数的关系,推导出单相及三相双绕组、三绕组变压器的动作方程,提出以正序电流作为制动量的保护判据.与传统的设定单一门槛值的保护判据相比,该判据通过寻求动作量与制动量之间的关系,制定出动作曲线,提高了保护的灵敏性和可靠性.动模试验结果表明,该判据不受涌流的影响,在内部故障后一个半周期快速动作.     

单周控制的锂动力电池化成能量回馈系统研究

针对目前锂动力电池化成过程中存在大量的能源浪费问题,提出了一种采用反馈+前馈双闭环单周控制算法的全数字大容量锂动力电池化成能量回馈控制系统.该系统采用一种新型专用数字信号控制器TMS320F28035作为整个系统的控制单元,实现锂动力电池化成能量的高效回馈,回馈效率达到89.4%.且对电网的谐波污染小.     

使用辨识得到的运算电感模型估计同步发电机d轴等值电路参数

提出了一种利用辨识得到的运算电感模型确定同步发电机d轴等值电路参数的方法。由于辨识得到的运算电感模型的参数通常带有误差,直接根据解析公式求取的等值电路参数值可能远离其真值。为获得较为准确的等值电路参数值,首先将用解析公式计算得到的等值电路参数值作为初值,然后基于发电机的混合状态模型,用预测误差法对等值电路参数进行估计。数值仿真的结果验证了本文所提方法的有效性。     

基于磁路特征的三相三柱式变压器数学模型及等效电路

根据三相三柱式变压器的铁芯结构特征,分析了其各电感参数之间的关系,提出了三相三柱式变压器新的数学模型和对应的等效电路。所建模型能够反映三相三柱式变压器的磁路结构特征,与现有的变压器模型相比,更能明确体现三相三柱式变压器各电流分量在感应绕组端电压中所起的作用。其等效电路模型比现有模型简单直观,易于分析和计算。通过与传统的...     

基于退役动力电池的家庭储能容量优化配置

将退役动力电池梯次利用于家庭智能用电系统的储能,可有效提升动力电池使用寿命,实现资源的高效利用。考虑到家用电动汽车的普及化,文章提出了一种家用电动汽车退役动力电池梯次利用于家庭储能的容量优化配置方案。从家庭常用负荷、家庭可调控负荷、梯次储能系统、电动汽车和家庭光伏等角度,建立了家庭能量系统模型;综合考虑梯次储能的投资成本,以用户用电投入最少为目标函数,以家庭能量系统中元件的运行条件为约束条件,构建了梯次储能容量优化模型;分析了基于改进粒子群算法和模糊控制算法的梯次储能容量优化步骤;结合算例,对所提模型和算法的可行性进行了验证。结果表明,与无储能的系统相比,梯次储能的优化配置可有效降低家庭日电费量,且效果显著。     

基于三端等效电路模型的FB-ZVZCS变换器控制环路设计方法

为保证平均电流型控制方式下输出宽范围可调电源的全局稳定性,采用新型的三端等效电路模型对系统进行小信号建模,避免了传统平均模型不能预测次谐波振荡的问题。基于该模型给出了比例积分型电流补偿器的设计方法,获得良好的电流控制特性;分析了稳态工作点对系统控制环路设计的影响,给出了适合宽变工作点条件下电压外环的设计方法,在保证全局稳定性的同时,系统能获得更宽的控制带宽;利用该方法对一台最大电流4A、输出电压50~600 V连续可调的FB-ZVZCS变换器进行控制环路设计。实验结果表明,变换器在各稳态工作点具有良好的稳定性和动态特性,验证了设计方法的正确性。     

锂电池储能并网变换器的设计与实现

并网变换器为锂电池储能系统实现并网的核心部件,为实现锂电池储能系统与电网的双向功率交换,提出了锂电池储能并网变换器设计方案。该系统以赛米控智能集成功率模块作为主要功率器件,通过电感–电容–电感(LCL)滤波器接入电网,控制系统采用开放的分层控制架构。利用该设计方案研制了样机,样机试验结果验证了该设计方案的可行性,样机能够完成锂电池储能系统的不同充电模式,相关参数可以满足并网要求。