资料介绍
1 引 言随着新能源 的发展 .储 能应 用及 电动交通 工具不断增多 ,电池也在现代能源结构 中 占有越 来越 重要的位置 。铅碳 电池是将铅酸 电池 的性 能优势和超级 电容的大容量充放 电优 点结合起来 的新型 电池 ,在铅酸 电池的负极加入具有双 电层 电容特性 的炭形成 的铅碳 电池具有 高倍率 充放 电 、浅充放 电状态下循环寿命长等优势 ,使其在储能及动力设备 中可广泛应用【1]。 SOC在 电池使用过程 中的 电量 指示 、过 充过放 电保护 、电池均衡及 电池健康 状况预测管理等都起着重要作用 。成为 电池 管理 系统 中重要 的组成部 分[2]。 目前对 SOC的估测 方法主 要有安时积分法 、内阻法 、KMF、开路 电压法 、神经 网络法及 机器学 习等 。由于算 法本身具有 的闭环特 性及 收敛性 ,KMF也被广泛运用于 SOC估计 。利用 KMF可在不 知道 电池初 始状况 的情 况下进行 SOC估 测 .并很快 收敛 到 SOC的真 实值【3].其在 具有 平 台 电压 的锂 电池 SOC估计中应用也较多。利用 电池 OCV与其 SOC的一一对应关系 .也可从 OCV得到 电池 SOCt1。区别于 锂 电池 的电压平 台 .铅碳 电池在全 SOC范 围内的 OCV近似一条直线 .增强了 OCV在铅碳 电池 SOC预测 中的准确性 。但要 获取准确 的 OCV,需要将 电池静 置相 当长时间 以使其达到稳定状态 ,而这 在实 际应用 中却是不现实 的。为获得准 确 的实 时 OCV数据 ,在 此提 出一种参数随 SOC可变 的电池模 型 ,并将 KMF应用到模型 中来计算 电池 OCV,进而得到 电池 SOC。仿真及实验结 果显示 出电池模 型与实测数据 之间较好 的一 致性及 SOC预测 良好的准确性 。
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