新能源汽车SOC估算的模糊预测算法研究
SOC的准确估算对于新能源汽车来说很重要,其估算很复杂。电流放电大小的不同会导致放出来的的电量不同;若放电电流过大,会使电池极板的空隙中出现大量气泡,在极板内形成气压导致极板上带有微孔的层状结构碳脱落,使极板上可吸附电子的微孔减少,电池中可储存的电量就相应降低,减少电池常规使用的寿命,SOC估算精度不准确;如果放电电流的波动较大,估计的结果误差也会很大;电池长时间静置也会发生自放电行为,使电池容量下降。电池的荷电状态已经被许多学者深入研究过,提出了许多估算方法,例如,安时积分法、神经网络法、开路电压法、卡尔曼滤波法等。虽然方法有很多种,但是这一些方法也都不是很完美,依旧存在一些缺点等待改善。
安时积分法也称安时计量法,是最简单、最经典、使用最广泛的电池荷电状态估算方法,其表达式为
安时积分法应用广泛,适用于绝大多数汽车电池,安时积分法能够准确地测量电流并且简单可靠。但是安时积分法不能估算荷电状态的初始状态,电池容量在变化,库伦效率难以测量,在文献[5]中徐尖峰、张颖等人结合了开路电压法和负载电压法对这些不足之处进行了改进,解决了安时积分法的缺点,使其能够估算任何时间的荷电状态,并用实验证明了改进后的安时积分法能够获得比较准确的估算结果。
开路电压法是在多次实验得到电池的开路电压后,将电池长时间静置,使电池的端电压降至实验所得开路电压,根据实验所得开路电压与荷电状态之间的关系可以估算SOC[6]。
在文献[6]中,申彩英、左凯为了更好的提高磷酸铁锂电池的安全性和常规使用的寿命,利用一种精简的开路电压法估算电池的SOC,做了一系列相关实验后,确定了电池SOC和开路电压的对应关系。最终根据结果得出,精简开路电压法可以精确地估算出电池的SOC。
开路电压法可以较为准确的估算初始时间段内的荷电状态值,精度高且简单易操作。可是开路电压法在使用时必须将电池静置足够长的时间,根据电池的不同,静置的时间长短也不同,短的需要几个小时,长的可能需要一天,非常影响汽车的在实用性。
神经网络法是一种能处理非线性问题的新型算法,原理是利用计算机模拟人脑中的神经元系统,将特定的输入量和输出量输入到已经建立好的系统中,获得运行中的SOC值,并不是特别需要深入研究电池的内部结构,其中,输入量和输出量均为从电池中提取的符合工作特性变量。
在文献[7]中张传伟、李林阳等人针对磷酸铁锂电池的非线性关系,采用神经网络法估算电池的SOC,通过充放电测试仪采集数据,再将数据导入到神经网络模型中训练。根据结果得出神经网络法的误差能控制在5%以内。
卡尔曼滤波法是一种数字滤波,是20世纪60年代初由美国学者Kalman提出一种估计系统最优状态的算法,命名为卡尔曼滤波法。原理是利用线性系统的状态方程,对系统输入量和输出量进行数据观测,以此估计系统的状态,此算法是一种最小方差意义上的最优估计方法[8]。
在文献[9]中王君瑞、单祥、贾思宁等人运用扩展卡尔曼滤波法对蓄电池的SOC进行动态估算,利用脉冲充放电模拟电池的实际在做的工作状态,实验根据结果得出扩展卡尔曼算法可以准确估计任何工作状态下的蓄电池的SOC,且误差在1%左右。
以上都属于传统SOC估算方法,本文主要研究的是智能SOC估算方法中的模糊控制算法,此算法属于非线性操控方法,利用模糊数学中的模糊集理论将人为控制的方式变换为软件可以识别的控制算法,从而解决经典操控方法不能解决的问题[11]。
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