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不間斷電源(UPS)SOC估計(jì)算法改進(jìn)

鉅大鋰電  |  點(diǎn)擊量:0  |  2020年12月07日  

不間斷電源SOC的改進(jìn)估計(jì)算法


因?yàn)榘y(cè)量容易造成電流開路電壓的誤差方法不便于測(cè)量開路電壓,但擴(kuò)展卡爾曼濾波方法可以彌補(bǔ)兩者的不足,起到固定的用途,因此,在本文中,我們采用啊測(cè)量開路電壓法和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,結(jié)合前面發(fā)揮發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì),并克服的缺陷。模型而言,雖然把模型的滯后效應(yīng)和極化效應(yīng)的模型能反映電池的特點(diǎn),但很明顯,復(fù)雜的結(jié)構(gòu)模型,計(jì)算成本高,簡(jiǎn)化模型,開路電壓的集成一個(gè)變量,而不是計(jì)算開路電壓,因此,我們采用復(fù)合模型,可以反映電池的重要特點(diǎn),提高精度,而且還可以減少計(jì)算時(shí)間。


Ah測(cè)量方法是目前最簡(jiǎn)單、最常用的一種估計(jì)方法。根據(jù)卡爾曼濾波算法的離散時(shí)間思想,將其基本公式改寫為:


式(2-2)中,SOCk表示第k時(shí)刻的荷電狀態(tài)值,將傳統(tǒng)Ah計(jì)量方法中的荷電狀態(tài)值進(jìn)行量化,并通過擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)其進(jìn)行了有效修正。其中,充放電比影響系數(shù)I和溫度t影響系數(shù)t是我們必須解決的兩個(gè)因素,其中,充放電率影響系數(shù)(I)可由peugeotkert方程求得。根據(jù)電池的充放電特性,不同的充放電速率會(huì)導(dǎo)致電池的充放電能力不同。同時(shí),不同的充放電速率也會(huì)對(duì)電池電壓和荷電狀態(tài)值的變化出現(xiàn)影響。


使用開路電壓之間的關(guān)系和國(guó)家每個(gè)采樣時(shí)刻SOC的SOC值初始值,和啊測(cè)量來估計(jì)未來時(shí)刻的SOC狀態(tài)值修正后功能要擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的初始值電流開路電壓法和阿法積累造成的誤差修正,提高計(jì)算的準(zhǔn)確性。擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的具體修改步驟如下:(1)模型選擇:為了降低計(jì)算成本,保證估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性,我們采用復(fù)合模型。(2)計(jì)算卡爾曼濾波的方程匹配系數(shù)。(3)狀態(tài)變量初始化。(4)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行校正。SOC的初始狀態(tài)值SOC0可以根據(jù)上一次剩余功率和電池當(dāng)前開路電壓來計(jì)算。噪聲誤差的初值Dw、Dv和均方估計(jì)誤差P0+是根據(jù)不同電池型號(hào)的噪聲干擾和數(shù)據(jù)采集確定的。


改進(jìn)的SOC估計(jì)算法結(jié)合了Ah法、開路電壓法和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的優(yōu)點(diǎn)。首先,用開路電壓的方法系統(tǒng)供應(yīng)一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的SOC狀態(tài)初始值,然后不斷重復(fù)使用啊測(cè)量SOC狀態(tài)值計(jì)算,初步估計(jì)SOC值的當(dāng)前狀態(tài),使用卡爾曼濾波器算法的校正,啊,消除測(cè)量誤差和開路電壓的方法,得到一個(gè)SOC狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)的當(dāng)前時(shí)間。該算法不僅降低了計(jì)算成本,而且提高了計(jì)算精度,使整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定有效。


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