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新型電池模型下參數辨別與模型仿真

2017-01-10 03:06:38高建樹尤修民
電源技術 2016年12期
關鍵詞:模型

高建樹,尤修民,尚 軍

(1.中國民航大學,天津300300;2.民航地面特種設備研究基地,天津300300)

新型電池模型下參數辨別與模型仿真

高建樹1,2,尤修民1,2,尚 軍1,2

(1.中國民航大學,天津300300;2.民航地面特種設備研究基地,天津300300)

采用新型的電池模型對電池的外特性進行仿真。通過對電池放電后回彈電壓曲線進行二階指數擬合的離線法和用含遺忘因子遞推最小二乘法的在線法來獲得電池的模型參數。將參數分別帶到電池的仿真電路中并和電池實際的外在特性進行對比,研究顯示兩種效果近似程度都較高。兩種方法的結合為特種車輛整體運動仿真打下基礎。

新型電池模型;離線;在線;仿真

在國際和國內節能減排的影響下,民航局決定將機場地面燃油的特種車輛改造為電動車輛即“油改電”項目。電池為特種車輛提供電能,保障特種車輛正常的工況需求。民航地面特種車輛具有種類多,間斷性工作和走走停停等特點,對電池的性能分析要求很高,所以車輛的改造之前分析整車電池組得到合適的電池模型及其模型參數顯得尤為重要。

目前,在電動汽車仿真上應用的主要模型有電化學模型、等效電路模型、神經網絡模型等。在實際的仿真應用中需要根據測試的實際數據進行調整上述參數。本文在電池放電實驗的基礎上參考國內外文獻得到電池模型及模型參數,并對電池的外在特性仿真和實際的電池特性對比。

本文采用的是新太行公司生產的3.2 V,32 Ah磷酸鐵鋰電池,數據采樣時間1 s。

1 電池模型的建立

1.1 實驗數據下模型的建立

精確的電池模型,一般是指電池實驗或工作過程中伏安特性,即電流與電壓的的關系,與建立模型后仿真的結果數據相近或一致。通過大量的實驗數據對電池的外特性分析后,采用如圖1的模型,模型主要由等效電壓源和等效阻抗兩部分。圖2中充放電過程中電池的SOC和開路電壓(OCV)不一致,主要是電池內部的電化學特性生成的滯回電壓。因此電池的電源部分模型采用圖1A。圖3表示不同溫度下電池放電50%,靜置后的回彈電壓,同時回彈電壓大小和放電深度有關,曲線的形態基本一致[1]。這表明電池內部不僅有阻性還有容性,因此等效阻抗用阻容網絡來實現。電池模型適合在溫度變化不大的環境中使用。

圖1 電池模型

圖2 充放電下SOC和OCV的關系

圖3 電池放電50%靜置后的回彈電壓

1.2 RC模型的選取

表1 不同RC網絡擬合誤差

2 電池模型參數離線估計

2.1 歐姆電阻參數估計

在電池放電區域,RC網絡為零狀態響應,電池兩端的電壓為:

式中:

根據磷酸鐵鋰的特性和擬合數據,我們可以得到:

在電池回路斷開的瞬間,電池的電壓會有一個跳變,這主要是由歐姆內阻R引起的[1]。由于我們數據采樣時間是1 s,我們把這一秒內電池電壓的變化作為電池的歐姆電阻。圖4是0.5C放電50%回彈電壓曲線,也是我們仿真參數的來源。

圖4 0.5C放電50%回彈電壓曲線

2.2 極化電阻和極化電容的參數估計

當電池的回路斷開后,RC網絡為零輸入響應,電池的回彈電壓曲線如圖5所示。回彈電壓曲線方程為:

式中:

圖5 二階指數擬合

3 電池模型參數在線估計

利用上述電池放電后靜置的方法,獲取電池的動態參數,適合特種車輛工作后靜置時間較長或者特種車輛充電完成后靜置較長時間的情況。但特種車輛在行駛過程中,上述方法便不能滿足要求,而且車輛的電池參數會隨著工作環境的變化而變化,離線參數辨識獲得的電池參數不能反映特種車輛工作時的狀況。只有在線實時進行參數辨識,才能得到最符合實際狀態的電池模型,提高模型的SOC的精度,從而得到更好的用戶體驗。

本文采用含有遺忘因子的遞推最小二乘算法 (FFRLS),即對數據施加時變的加權系數??梢钥朔S著遞推次數的增加,協方差陣越來越小,對參數的修正能力越來越弱,容易出現“濾波飽和”現象[3]。根據上方建立的二階模型建立輸出端電壓的離散方程后,得到離散方程的最小二乘法形式。

Parameters identification and simulation of new battery model

With the establishment of a new battery model,the external characteristics of the battery were emulated.The parameters of the model were pursued by two ways,which were off-line parameter identification method and on-line parameter identification method.The off-line parameter identification obtained model parameters by the implement of software to fit the hysteresis voltage curve.Online parameter identification obtained model parameters by forgetting factor recursive least squares algorithm.The applications of the parameters of two ways responded to the requests.The combination of two ways lay the foundation for the study of movement simulation of special type vehicles.

new battery model;off-line;on-line;simulation

TM912

A

1002-087X(2016)12-2422-02

2016-05-12

高建樹(1966—),男,河南省人,研究員,博士學位,主要研究方向為儀表與檢測。

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