充电模态下电动汽车动力电池模型辨识

被引:16
|
作者
刘伟龙 [1 ,2 ]
王丽芳 [1 ]
廖承林 [1 ]
王立业 [1 ]
机构
[1] 中国科学院电力电子与电力传动重点实验室(电工研究所)
[2] 不详
基金
国家重点研发计划;
关键词
电池模型; 参数辨识; 遗忘因子; 贝叶斯信息准则; 晶格气体模型;
D O I
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2017.11.022
中图分类号
TM912 [蓄电池]; U469.72 [电动汽车];
学科分类号
0807 ;
摘要
电池模型及参数辨识是电动汽车动力电池进行充、放电优化控制的基础,同时模型参数受充、放电工况的影响。为对充电模态下的电动汽车动力电池进行建模与参数辨识,对动力电池建模方法、模型参数辨识算法展开研究,建立基于电极阻抗谱理论的可变阶次电池等效电路模型,提出基于遗忘因子扩展递推最小二乘算法(FFRELS)的模型参数辨识算法,构建基于贝叶斯信息准则(BIC)的电池模型最优阶次选择算法,创建基于晶格气体模型(LGM)的电池开路电压模型,对电池模型参数辨识算法进行修正,实现了充电模态下的电池模型参数辨识与最优阶次选择。仿真结果证明了该方法的有效性。
引用
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