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。是电池初始状态值;
是额定容量;
是充放电效率;
是充放电电流,放电时为正,充电时为负。
安时积分法应用广泛,适用于绝大多数汽车电池,安时积分法能够准确地测量电流并且简单可靠。但是安时积分法不能估算荷电状态的初始状态,电池容量在变化,库伦效率难以测量,在文献[5]中徐尖峰、张颖等人结合了开路电压法和负载电压法对这些不足之处进行了改进,解决了安时积分法的缺点,使其能够估算任何时间的荷电状态,并用实验证明了改进后的安时积分法可以得到比较准确的估算结果。
(2)开路电压法
开路电压法是在多次实验得到电池的开路电压后,将电池长时间静置,使电池的端电压降至实验所得开路电压,根据实验所得开路电压与荷电状态之间的关系可以估算SOC[6]。
在文献[6]中,申彩英、左凯为了提高磷酸铁锂电池的安全性和使用寿命,利用一种精简的开路电压法估算电池的SOC,做了一系列相关实验后,确定了电池SOC和开路电压的对应关系。最终结果表明,精简开路电压法可以精确地估算出电池的SOC。
开路电压法可以较为准确的估算初始时间段内的荷电状态值,精度高且操作简单。可是开路电压法在使用时必须将电池静置足够长的时间,根据电池的不同,静置的时间长短也不同,短的需要几个小时,长的可能需要一天,非常影响汽车的在实用性。
(3)神经网络
神经网络法是一种可以处理非线性问题的新型算法,原理是利用计算机模拟人脑中的神经元系统,将特定的输入量和输出量输入到已经建立好的系统中,获得运行中的SOC值,并不需要深入研究电池的内部结构,其中,输入量和输出量均为从电池中提取的符合工作特性变量。
在文献[7]中张传伟、李林阳等人针对磷酸铁锂电池的非线性关系,采用神经网络法估算电池的SOC,通过充放电测试仪采集数据,再将数据导入到神经网络模型中训练。结果表明神经网络法的误差可以控制在5%以内。
(4)扩展卡尔曼滤波法
卡尔曼滤波法是一种数字滤波,是20世纪60年代初由美国学者Kalman提出一种估计系统最优状态的算法,命名为卡尔曼滤波法。原理是利用线性系统的状态方程,对系统输入量和输出量进行数据观测,以此估计系统的状态,此算法是一种最小方差意义上的最优估计方法[8]。
卡尔曼滤波法用状态方程和观测方程代替电池系统。状态方程:;观测方程:
。
是系统输入向量,剩余容量、电流、内阻等;
是系统输出(K时刻测量值);
是状态量,SOC包含在其中;
是系统噪声值;
是测量噪声值。
在文献[9]中王君瑞、单祥、贾思宁等人运用扩展卡尔曼滤波法对蓄电池的SOC进行动态估算,利用脉冲充放电模拟电池的实际工作状态,实验结果表明扩展卡尔曼算法可以准确估计任何工作状态下的蓄电池的SOC,且误差在1%左右。
2.2 方法对比及研究方法的选择
表2-1为各种算法的比较。
以上都属于传统SOC估算方法,本文主要研究的是智能SOC估算方法中的模糊控制算法,此算法属于非线性控制方法,利用模糊数学中的模糊集理论将人为控制的方式变换为软件可以识别的控制算法,从而解决经典控制方法不能解决的问题[11]。
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