燃料电池混合动力系统的平坦性控制方法研究

针对燃料电池/超级电容混合动力系统设计了一种基于平坦性控制的能量管理方法。在Matlab/Simulink仿真软件中建立了燃料电池间接型混合动力系统模型,证明此系统是平坦性系统,根据平坦性控制方法设计能量管理控制器,再对控制目标进行轨迹规划,对控制效果进行仿真,与采用经典控制理论设计的PI控制器的控制效果进行对比。     

基于模型估计的LiFePO_4电池EKF滤波算法SOC估计研究

常规LiFePO_4动力电池组SOC(state of charge)估计方法难以同时满足复杂工况下SOC预测的可靠性与初值不敏感性,为解决该问题,提出一种针对电池组工况特性下的扩展卡尔曼滤波算法。该算法基于电池组工况放电特性,提取其特征参数并进行模式分类,根据在电池充放电时不同参数与区间,对卡尔曼滤波模型进行动态参数补偿,加快SOC向真值的收敛速度,并减少SOC估计误差,实现算法对SOC估计初值的不敏感性。最后使用美国机车工况测试UDDS标准模型,对实际采集的电池模型进行仿真实验,其结果验证了所提出的算法可行性和有效性。