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基于DTW-KiBaM模型的锂电池SOC估计
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Lithium Battery SOC Estimation Based on DTW-KiBaM Model
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    摘要:

    锂离子电池工作温度及老化程度是影响其荷电状态(State of Charge, SOC)估计算法准确性的关键因素.在二阶RC等效电路模型的基础上,提出了一种由动态时间规整算法(Dynamic Time Warping, DTW)与KiBaM模型(Kinetic Battery Model, KiBaM)相结合的混合模型.利用DTW算法基于充电电压数据确定电池老化状态,通过KiBaM模型计算电池由于电流效应导致的不可用容量,结合二阶RC等效电路模型推导新的SOC计算矩阵,采用无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter, UKF)实现SOC估计.基于城市道路循环工况(Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS)验证了混合模型的准确性,实验结果表明,在10 ℃低温环境或经过200次循环老化后工作的锂离子电池,模型估计SOC的最大误差小于2%.

    Abstract:

    The operating temperature and battery aging are the key factors that affect the accuracy of estimation of the state of charge (SOC) of lithium-ion batteries. A hybrid model combining Dynamic Time Warping (DTW) and Kinetic Battery Model (KiBaM) is proposed based on the second-order RC equivalent circuit mode. The DTW algorithm is used to calculate the aging state of the battery based on data on the charging voltage, and the KiBaM model can get the unavailable capacity of the battery due to the current effect. The second-order RC equivalent circuit model is combined to derive the new SOC calculation matrix. After that, the unscented Kalman filter algorithm is used to estimate SOC. The accuracy of the hybrid model is verified based on the Urban Dynamometer Driving Schedule operating conditions. The experimental results show that the max error of the model is less than 2% under the low temperature of 10 ℃ environments and 200-cycle aging conditions.

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YANG Xiaolong, LIU Xuegui?,CHEN Tao, MAO Xianwen.基于DTW-KiBaM模型的锂电池SOC估计[J].湖南大学学报:自然科学版,2023,(12):203~212

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  • 在线发布日期: 2024-01-02
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