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出 版 物:《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
年 卷 期:2023年第62卷第5期
页 面:92-100页
核心收录:
主 题:磷酸铁锂电池 荷电状态 二阶Thevenin电路模型 参数识别 扩展卡尔曼滤波算法
摘 要:电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。