10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200047
城轨车用复合动力储能系统蓄电池SOC和SOH估计
以城市轨道交通复合储能系统蓄电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估算为目的,采用适合城市轨道交通车辆运行工况的二阶RC等效电路模型,并通过遗忘因子最小二乘算法(FFRLS)辨识其模型参数.基于二阶RC等效电路模型利用传统的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计电池的荷电状态(SOC),由于列车复杂的运行环境,其电池受到的噪声是一个动态变化值,因此导致其估算结果误差较大,其最大误差达到5.5％.因此本文采用自适应无迹卡尔曼滤波算法实时估算蓄电池SOC,欧姆内阻及其容量,并根据欧姆内阻、容量与蓄电池SOH之间的函数关系,估算出电池的SOH.最后,通过设定的工况下对状态估计算法验证,经实验分析表明,相比UKF算法,AUKF算法能同时实时循环估算SOC和模型参数,根据观测值可以自动更新噪声,因而对于列车实际运行工况下其实用性更好,且精度较高,其最大误差为3.5％,均差为1.5％.
蓄电池、荷电状态、健康状态、二阶RC等效电路模型、自适应无迹卡尔曼滤波
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U223.6(电气化铁路)
国家重点研发计划资助项目;甘肃省高等学校科研资助项目
2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
2920-2928
