資料介紹
1 引 言隨著新能源 的發展 .儲 能應 用及 電動交通 工具不斷增多 ,電池也在現代能源結構 中 占有越 來越 重要的位置 。鉛碳 電池是將鉛酸 電池 的性 能優勢和超級 電容的大容量充放 電優 點結合起來 的新型 電池 ,在鉛酸 電池的負極加入具有雙 電層 電容特性 的炭形成 的鉛碳 電池具有 高倍率 充放 電 、淺充放 電狀態下循環壽命長等優勢 ,使其在儲能及動力設備 中可廣泛應用【1]。 SOC在 電池使用過程 中的 電量 指示 、過 充過放 電保護 、電池均衡及 電池健康 狀況預測管理等都起著重要作用 。成為 電池 管理 系統 中重要 的組成部 分[2]。 目前對 SOC的估測 方法主 要有安時積分法 、內阻法 、KMF、開路 電壓法 、神經 網絡法及 機器學 習等 。由于算 法本身具有 的閉環特 性及 收斂性 ,KMF也被廣泛運用于 SOC估計 。利用 KMF可在不 知道 電池初 始狀況 的情 況下進行 SOC估 測 .并很快 收斂 到 SOC的真 實值【3].其在 具有 平 臺 電壓 的鋰 電池 SOC估計中應用也較多。利用 電池 OCV與其 SOC的一一對應關系 .也可從 OCV得到 電池 SOCt1。區別于 鋰 電池 的電壓平 臺 .鉛碳 電池在全 SOC范 圍內的 OCV近似一條直線 .增強了 OCV在鉛碳 電池 SOC預測 中的準確性 。但要 獲取準確 的 OCV,需要將 電池靜 置相 當長時間 以使其達到穩定狀態 ,而這 在實 際應用 中卻是不現實 的。為獲得準 確 的實 時 OCV數據 ,在 此提 出一種參數隨 SOC可變 的電池模 型 ,并將 KMF應用到模型 中來計算 電池 OCV,進而得到 電池 SOC。仿真及實驗結 果顯示 出電池模 型與實測數據 之間較好 的一 致性及 SOC預測 良好的準確性 。
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