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不间断电源(UPS)SOC估计算法改进

时间:2015-2-3 11:32:42来源:何洋浏览次数:
由于Ah 计量法容易造成电流的误差,开路电压法不方便测量开路电压,但是扩展卡尔曼滤波法却能弥补二者的不足,起到一个修正的作用,因此,本文我们就采用Ah 计量法、开路电压法和扩展卡尔曼滤波法的结合算法,发挥前面发挥三者各自的优点,并相互克服缺陷。在模型方面,虽然带滞后效应的模型和极化效应的模型更能反映出电池的特性,但是很明显,模型的结构复杂,计算成本高,简化模型中将开路电压整合为一个变量,不方面计算开路电压,所以,我们采用复合模型,既能反映出电池的主要特性,提高精度,同时又能减少计算时间。

Ah 计量法是目前使用最简单、普遍的估计方法,我们按照卡尔曼滤波算法的离散时间思想,将其基本原理式改写成以下形式:


式(2-2) 中,SOCk 表示第k 个时刻的SOC 状态值,将传统的Ah 计量法中的SOC状态值进行量化处理,有力于扩展卡尔曼滤波算法对其修正。在该式中,有两个因数是我们要必须解决的,就是充放电倍率影响系数ηi和温度影响系数ηT。其中,充放电倍率影响系数ηi 可由Peukert 方程得到。由电池的充放电特性可知,不同的充放电倍率会造成电池的充放电容量不同。同时,不同的充放电倍率对电池电压和SOC 状态值的变化也是有影响的。

在利用开路电压与SOC 状态值之间的关系取得每次采样时刻的SOC 初值,并用Ah计量法估计下一时刻的SOC 状态值之后,就需要扩展卡尔曼滤波算法的修正功能对开路电压法的初值及Ah 量法的电流随时间累积造成的误差进行修正,提高计算的精度。扩展卡尔曼滤波算法的具体修正步骤如下:(1)模型选择:为了降低计算的成本,同时又能保证估计结果的精确性,我们采用复合模型。(2)计算卡尔曼滤波器的方程匹配系数。(3)状态变量的初始化。(4)用扩展卡尔曼滤波算法进行修正。SOC 的状态初值SOC0 可以根据之前一次的剩余电量和当前的电池开路电压计算得到,噪声误差Dw、Dv 和均方估计误差的初始值P0+ 则要根据不同的电池型号及数据采集的噪声干扰而定。
    改进的SOC 估计算法是结合了Ah 计量法、开路电压法和扩展卡尔曼滤波算法三者的优点。首先,利用开路电压法给系统提供一个相对准确的SOC 状态初始值,然后不断地反复使用Ah 计量法计算SOC 状态值,对当前的SOC 状态值进行一次初步估计,再利用卡尔曼滤波算法的修正性,对Ah 计量法和开路电压法的误差进行消除,得到一个当前时刻的SOC 状态最优估计值。该算法既降低了计算成本,又提高了计算精度,使得整个系统稳定、有效。

文章标签:UPS SOC
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