文献类型：期刊文章

作　　者：韦仲爽[1] 侯巍[2] 赵彦[3] 郑寿森[1] 付青[1]

WEI Zhongshuang;HOU Wei;ZHAO Yan;ZHENG Shousen;FU Qing(School of Physics,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China;Anhui NARI Jiyuan Electric Power System Technology Company Limited,Hefei 230088,China;Zhuhai Inhenergy Technology Company Limited,Zhuhai 519085,China)

机构地区：[1]中山大学物理学院,广东广州510275 [2]安徽南瑞继远电网技术有限公司,安徽合肥230088 [3]珠海银河耐吉科技有限公司,广东珠海519085

出　　处：《中山大学学报（自然科学版）（中英文）》

基　　金：国家自然科学基金(61871410)。

年　　份：2023

卷　　号：62

期　　号：5

起止页码：92-100

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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。

关 键 词：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  

分 类 号：TM912.9]