基于DEKF的储能电池系统SOC估计方法研究

• 作者: 唐传雨 韩华春 史明明 王天如 孙金磊
• 来源期刊: 电力工程技术
• 关键词: 电池管理系统 测试平台 荷电状态 等效电路模型 双扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 双碳目标下储能系统关键技术及应用专题|Key Technology and Application of Energy Storage System Under the Goal of Carbon Emission Peak and Carbon Neutrality
• 页码范围: 7-14
• 页数: 8页
• 分类号: TM912.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.12158/j.2096-3203.2021.03.002

摘要

电池管理系统(BMS)是储能电池系统安全稳定运行的重要保障.为了保障储能电池系统的运行可靠性,在BMS投入运行前进行系统测试具有重要意义,而目前对于储能系统BMS的荷电状态(SOC)估计方法缺乏测试规范和标准.因此,文中针对储能电站BMS建立了入网测试平台,根据电池外特性信息建立Thevenin等效电路模型,电池开路电压曲线获取采用了电池倍率放电曲线外推的方法,结合双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法实现SOC的准确估计,并与EKF方法进行了对比.结果表明,DEKF方法在收敛速度和SOC估计精度上存在优势,分别在典型联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试(DST)测试工况下,运用DEKF方法和EKF方法估计得到的SOC误差都低于1％,电池端电压误差分别在±10 mV和±20 mV以内,平均绝对误差分别为2.7 mV和3.8 mV.