光伏儲能電池SOC估算研究

郭秋云+張婷+王振

摘 要 研究電池荷電狀態（SOC）不僅對光伏儲能起到積極促進作用，對電動汽車中動力電池BMS的研究也大有益處。文章采用二階RC等效電路模型，并對電池模型的參數進行辨識。聯合電池模型，利用擴展卡爾曼濾波（EKF）算法對電池SOC進行估算。在MATLAB上的仿真結果表明，采用二階RC模型可以較好的模擬電池外在特性，EKF算法也能很好的滿足估算的精度要求。

關鍵詞 建模；SOC；仿真

中圖分類號 TM912 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2016）161-0188-02

近年來隨著國民生活水平的提高，能源與環境問題得到越來越多的關注，光伏發電以其顯著的能源、環保和經濟效益，得到了大力發展支持。為了提高光伏發電系統供電質量，配備儲能電池是非常重要的一個措施[ 1 ]。針對適用于光伏發電系統儲能的電池：磷酸鐵鋰電池，其SOC的估算不僅對延長電池使用壽命具有指導意義，而且還為儲能變換器切換提供依據。鋰電池SOC的估算研究，首先要建立高精度的電池模型。本文采用二階RC等效電路模型來模擬電池外特性，并使用安時積分法與EKF相結合的SOC估算方法來估算電池SOC[ 2 ]。

1 電池等效電路模型分析

1.1 鋰電池等效電路模型

常用電池建模方法有3種：實驗建模、電化學建模、電池等效電路建模。等效電路模型利用電源、電阻、電容器件來模擬電池動態特性，目前得到廣泛應用[3]。提出的比較成熟的等效電路模型有Rint模型、RC模型、Thevenin模型和PNGV模型等[ 4 ]。等效電路模型能適用于各種電池，且其狀態空間方程可以通過等效電路推導出來，便于使用不同的方法進行分析與實驗。介于等效電路模型以上眾多的優點，本文擬采用二階RC等效電路模型來模擬磷酸鐵鋰電池的動態特性。二階RC模型的參數辨識簡單，狀態空間方程容易建立，與一階RC等效電路模型相比[5]，能有效提高電池的動態響應特性，較三階及以上模型，大大減輕了運算量。

等效電路模型電路圖如下圖1所示，OCU：電池開路電壓；0 R：電池歐姆電阻；1 R、1C并聯電路模擬電池電化學極化效應，2R、2C并聯電路模擬電池濃差極化效應。

1.2 二階RC模型狀態方程

1.3 模型參數辨識

模擬真實的電池特性前，需要對電路模型參數進行辨識，需要辨識的參數有：OCU、0 R、1 R、1C、2R、2C。常用電池參數辨識方法有：離線參數辨識、在線參數辨識。這里介紹離線參數辨識獲得電路模型的參數。

電池在充放電時，相應參數值并不相同。電池模型的參數辨識采用在恒溫（25℃）條件下，使用恒流脈沖充、放電的方法。以放電實驗為例，具體講述相應實驗步驟。方案采用1C放電倍率，對電池進行循環放電，每次放電360s停止放電，靜止1h，電池SOC下降10%，依次循環放電十次，測量電池端電壓與電池SOC，由此可得出SOC與OCU的對應值。在MATLAB中建立相應查表程序，即可根據SOC值得到相應狀態下的OCU。

3 仿真實驗

通過MATLAB上的仿真實驗驗證電池模型與EKF算法的精度。在MATLAB中搭建電池等效電路模型，采用MATLAB自帶電池模擬真實鋰電池，等效電路模型與MATLAB自帶電池輸出電壓如圖2所示。采用EKF算法估算出的電池SOC與電池SOC真實值的對比結果如圖3所示。

4 結論

文中以3.2V/5Ah磷酸鐵鋰電池作為研究對象，采用二階RC等效電路模型，對模型參數進行離線辨識，在安時積分法的基礎上采用EKF算法對電池進行電量估算，在MATLAB中進行仿真驗證。根據仿真結果可知，所搭建的二階RC等效電路模型能很好的與MATLAB自帶的電池模型匹配，采用二階RC等效電路模型結合EKF算法能很好的對鋰電池SOC進行估算。

參考文獻

[1]蘭國軍，栗文義，文博，等.分布式儲能在風/光/儲系統中的應用研究[J].電氣自動化，2014（5）：48-50.

[2]沈丹.電動汽車電池組單體電池管理系統研究[D].上海：同濟大學，2008.

[3]汪涵，鄭燕萍，蔣元廣等.實用型磷酸鐵鋰電池SOC高準度算法研究[J].電源技術，2011（10）：1198-1200，1207.

[4]韓智強，姜久春，孫丙香，等.鋰離子動力電池電路模型的頻率特性分析[J].電源技術，2015（2）：268-272.