基于改进PNGV模型的电池SOC估计算法研究

• 作者: 张瑞 栾新宇 樊波 牛天林 赵广胜
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 磷酸铁锂电池 改进PNGV模型 SOC估计 自适应扩展卡尔曼滤波算法
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TM912
• 字数: 3399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.20.008

摘要

针对储能磷酸铁锂电池并根据磷酸铁锂电池电化学阻抗谱研究,提出一种双RC并联环节的改进PNGV模型,在HPPC实验下辨识模型参数.针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计电池荷电状态(SOC)时不能实时估测噪声的缺点,将Sage-Husa自适应算法引入EKF算法得到自适应扩展卡尔曼滤波算法,并通过对噪声实时预测和修正来提高电池SOC估计精度.在Matlab/Simulink中搭建电池及SOC估计仿真模型并在模拟动态工况下进行仿真.仿真结果表明改进PNGV模型精度优于PNGV模型;自适应扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC时较EKF算法收敛速度更快,估计精度更高.模型及算法的改进取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛天林	空军工程大学防空反导学院	30	164	7.0	11.0
2	樊波	空军工程大学防空反导学院	48	185	6.0	11.0
3	张瑞	空军工程大学防空反导学院	4	23	3.0	4.0
4	赵广胜	空军工程大学防空反导学院	6	74	3.0	6.0
5	栾新宇	空军工程大学防空反导学院	3	8	2.0	2.0