基于HPPC實驗的鉛酸電池的建模技術(shù)研究

姚建光+徐興春+史慧生+李振宇+嚴(yán)紹興

摘 要：文章基于鉛酸電池的PNGV模型，提出了利用電池脈沖放電（Hybrid Pulse Power Characteristic，Hppc）實驗，獲得所測電池的各類動態(tài)特性，從而較為方便地獲得電池模型的各項參數(shù)。搭建了實驗平臺，最后，利用仿真和實驗驗證了所提出控制方法的可行性。

關(guān)鍵詞：鉛酸電池；脈沖放電；參數(shù)辨識

中圖分類號：TM912.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）02-0013-02

Abstract： Based on the PNGV model of lead-acid battery， a novel Hybrid Pulse Power Characteristic（Hppc） experiment is proposed in this paper. The various dynamic characteristics of the battery are obtained， and the parameters of the battery model are obtained conveniently. Finally， the feasibility of the proposed control method is verified by simulation and experiment.

Keywords： lead acid battery； pulse discharge； parameter identification

引言

微電網(wǎng)（Micro-Grid），典型結(jié)構(gòu)包括分布式發(fā)電、能量存儲設(shè)備、集中控制中心和智能化用戶等，微電網(wǎng)既能獨立運行，也能并網(wǎng)運行，作為對大電網(wǎng)的補(bǔ)充，微電網(wǎng)扮演的角色愈發(fā)重要。當(dāng)前微電網(wǎng)面臨的是一個巨大的發(fā)展機(jī)會，在我國傳統(tǒng)電網(wǎng)向智能電網(wǎng)升級的過程起著至關(guān)重要的作用[1]。

在微電網(wǎng)中，儲能裝置起著至關(guān)重要的作用，由于分布式電源多為新能源發(fā)電系統(tǒng)，十分的不穩(wěn)定，不能夠直接供給負(fù)載，電能需要經(jīng)變換存儲后再供給負(fù)載或并網(wǎng)運行，因此，大規(guī)模的儲能技術(shù)已成為微電網(wǎng)發(fā)展中至關(guān)重要的一環(huán)。在大規(guī)模儲能技術(shù)中，儲能介質(zhì)的可靠性與成本是決定是否能夠進(jìn)行高效儲能的首要因素。盡管目前各類儲能新技術(shù)發(fā)展日新月異，但就技術(shù)成熟程度而言，電池儲能技術(shù)仍是目前微電網(wǎng)中主要的儲能選擇[2]。

電池儲能裝置，作為新能源和微電網(wǎng)中的重要組成部分，它的實時狀態(tài)、壽命狀況、保護(hù)等都是完成其工作的重要保障。而電池模型，是一種研究電池儲能裝置中單體電池的性能及電路特性有效的手段[3-5]。對串聯(lián)電池組中單體電池的模型展開研究，構(gòu)建與實際過程中等效的模型電路，并進(jìn)行相關(guān)電池實驗，獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型中參數(shù)的辨識，可以深化對其電路特性的理解，從而模擬電池在實際工作中的各類特殊性質(zhì)，優(yōu)化電池管理系統(tǒng)[6-10]。

1 鉛酸電池的PNGV模型

PNGV模型是一種具有很強(qiáng)的非線性的模型，其各元件參數(shù)受SOC、電流或溫度等因素影響。PNGV模型由于物理意義清晰，參數(shù)辨識簡易，建模精度較高等特點，被廣泛地應(yīng)用于電動汽車以及電力儲能領(lǐng)域。由于電池受到多種因素的影響，為使模型更準(zhǔn)確，本文在基本PNGV模型的基礎(chǔ)上，增加一個RC環(huán)節(jié)，使得模型能夠更好地表征鉛酸電池的極化現(xiàn)象，改進(jìn)PNGV模型如圖1所示。Rp1與Rp2和Cp1與Cp2組成的兩個RC并聯(lián)環(huán)節(jié)相串聯(lián)，以模擬電池的極化特性。由電路模型得到電池端電壓滿足下式：

UL=UOCV-Up1-Up2-ILR0 （1）

2 HPPC實驗

Hppc（Hybrid Pulse Power Characteristic）實驗，即電池脈沖放電實驗。進(jìn)行該放電實驗，能夠獲得所測電池的各類動態(tài)特性，進(jìn)而能夠較為方便地獲得電池模型的各項參數(shù)。Hppc實驗的具體步驟如下：

（1）對電池進(jìn)行完全充電，使電池處于SOC=100%的狀態(tài)。

（2）SOC較大時，參數(shù)受SOC值影響較大，由于SOC過小時，脈沖放電所放出的電量會大大消減SOC，使得實驗得到的SOC值與真實值有較大誤差，故取100%、97.5%、95%、92.5%、90%、80%、70%、……、10%為電池的采樣點。

（3）設(shè)置脈沖放電電流為0.5C，放電至前步所選取的各采樣點時停止放電30分鐘，在直流電子負(fù)載控制軟件中進(jìn)行設(shè)置，記錄電壓電流數(shù)據(jù)。

3 仿真分析

為了驗證所建立模型以及參數(shù)辨識結(jié)果，需建立該模型的離散方程，利用Hppc實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗證。

x以實測回路電流i為輸入變量，電池荷電狀態(tài)SOC、極化電壓Up1、Up2為狀態(tài)轉(zhuǎn)移變量，電池端電壓UL為輸出變量，建立方程如下：

其中UOCV、R0、Rp1、Rp2、Cp1、Cp2均為關(guān)于SOC的可變參數(shù)。在Matlab中進(jìn)行編程仿真以上的離散方程，以Hppc實驗實測的IL作為輸入，得到仿真結(jié)果如圖2所示。

分析仿真結(jié)果可以看出，仿真電池端電壓波形能基本與實際電池端電壓波形擬合，但是在電池放電及電池端電壓恢復(fù)的暫態(tài)過程仍存在一定誤差，這可能是由于暫態(tài)參數(shù)Rp1、Rp2、Cp1、Cp2的辨識存在一定誤差所導(dǎo)致的。同時，該模型并不能模擬深度放電時電池端電壓驟降的過程。但總體而言，改進(jìn)PNGV模型仍可以在電池正常工作狀態(tài)下較好地體現(xiàn)出電池的特性。

4 結(jié)束語

本章在建立了改進(jìn)PNGV模型，建立離散數(shù)學(xué)模型模擬Hppc實驗過程，代入各可變參數(shù)進(jìn)行仿真，由仿真結(jié)果證明了在電池常規(guī)工作狀態(tài)下，該模型能夠較好的體現(xiàn)出電池的特性。

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