本文主要研究内容
作者袁鑫（2019）在《基于平方根容积卡尔曼滤波的退役动力电池SOC估算研究》一文中研究指出：从我国电动汽车产业的发展速度来看,预计到2020年电动汽车市场存量将超过500万辆,以每辆车平均配备20kWh的电池来估算,约有1亿kWh(100GWh)的车用动力锂电池进入市场。当这些动力电池的容量衰减至初始容量的80%时就要退役处理。以前这些退役下来的动力电池会直接被废物处理掉,不仅浪费,而且造成了大量的污染。经过研究发现,退役动力电池仍有一定的剩余容量和使用寿命,可以用在对电池要求更低的应用场景,如家里的电灯,或者电网储能,或者小型微电网,再或者通信基站的储能。本文研究在通信基站中退役动力电池的利用价值,从电动汽车退役下来的动力电池如果要在通信基站中发挥二次利用,有必要对退役动力电池的性能进行研究,其中电池的荷电状态(state of charge,SOC)是最为关键的因素,所以准确估计电池SOC可以最大限度地利用退役动力电池。本文将引入扩展卡尔曼滤波(E KF)和平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)对退役动力电池的SOC分别进行估算并进行比较。本文主要研究内容如下。(1)本文基于退役动力电池三星18650-22P电池进行了研究。首先简要地提出了退役动力电池的管理系统,其系统包括硬件设计和软件设计。并且说明在通信基站中的运用,其次电池管理系统最核心的就是电池SOC估算研究。(2)来模拟电池的动态特性模型中,本文举出了几种,最后本文选取了二阶RC电路作为本文的电池模型。并采取了一系列实验来证明模型的可靠性,实现了参数辨识。(3)本文提出了EKF和SRCKF算法。EKF可以使用泰勒展开来线性化非线性函数,并忽略高阶的其余部分,因此,EKF可以应用于非线性系统。SRCKF是基于CKF,协方差矩阵的平方根是被Cholesky分解的形式传播和更新状态,获得高效的计算速率。(4)本文在Matlab中仿真,分别从算法的误差、收敛速度、稳定性来比较,并且用仿真证明SRCKF的滤波性。实验结果表明,SRCKF与扩展卡尔曼算法和相比,在估算准确性和收敛速率以及稳定性方面都具有较好的表现。
Abstract
cong wo guo dian dong qi che chan ye de fa zhan su du lai kan ,yu ji dao 2020nian dian dong qi che shi chang cun liang jiang chao guo 500mo liang ,yi mei liang che ping jun pei bei 20kWhde dian chi lai gu suan ,yao you 1yi kWh(100GWh)de che yong dong li li dian chi jin ru shi chang 。dang zhe xie dong li dian chi de rong liang cui jian zhi chu shi rong liang de 80%shi jiu yao tui yi chu li 。yi qian zhe xie tui yi xia lai de dong li dian chi hui zhi jie bei fei wu chu li diao ,bu jin lang fei ,er ju zao cheng le da liang de wu ran 。jing guo yan jiu fa xian ,tui yi dong li dian chi reng you yi ding de sheng yu rong liang he shi yong shou ming ,ke yi yong zai dui dian chi yao qiu geng di de ying yong chang jing ,ru jia li de dian deng ,huo zhe dian wang chu neng ,huo zhe xiao xing wei dian wang ,zai huo zhe tong xin ji zhan de chu neng 。ben wen yan jiu zai tong xin ji zhan zhong tui yi dong li dian chi de li yong jia zhi ,cong dian dong qi che tui yi xia lai de dong li dian chi ru guo yao zai tong xin ji zhan zhong fa hui er ci li yong ,you bi yao dui tui yi dong li dian chi de xing neng jin hang yan jiu ,ji zhong dian chi de he dian zhuang tai (state of charge,SOC)shi zui wei guan jian de yin su ,suo yi zhun que gu ji dian chi SOCke yi zui da xian du de li yong tui yi dong li dian chi 。ben wen jiang yin ru kuo zhan ka er man lv bo (E KF)he ping fang gen rong ji ka er man lv bo suan fa (SRCKF)dui tui yi dong li dian chi de SOCfen bie jin hang gu suan bing jin hang bi jiao 。ben wen zhu yao yan jiu nei rong ru xia 。(1)ben wen ji yu tui yi dong li dian chi san xing 18650-22Pdian chi jin hang le yan jiu 。shou xian jian yao de di chu le tui yi dong li dian chi de guan li ji tong ,ji ji tong bao gua ying jian she ji he ruan jian she ji 。bing ju shui ming zai tong xin ji zhan zhong de yun yong ,ji ci dian chi guan li ji tong zui he xin de jiu shi dian chi SOCgu suan yan jiu 。(2)lai mo ni dian chi de dong tai te xing mo xing zhong ,ben wen ju chu le ji chong ,zui hou ben wen shua qu le er jie RCdian lu zuo wei ben wen de dian chi mo xing 。bing cai qu le yi ji lie shi yan lai zheng ming mo xing de ke kao xing ,shi xian le can shu bian shi 。(3)ben wen di chu le EKFhe SRCKFsuan fa 。EKFke yi shi yong tai le zhan kai lai xian xing hua fei xian xing han shu ,bing hu lve gao jie de ji yu bu fen ,yin ci ,EKFke yi ying yong yu fei xian xing ji tong 。SRCKFshi ji yu CKF,xie fang cha ju zhen de ping fang gen shi bei Choleskyfen jie de xing shi chuan bo he geng xin zhuang tai ,huo de gao xiao de ji suan su lv 。(4)ben wen zai Matlabzhong fang zhen ,fen bie cong suan fa de wu cha 、shou lian su du 、wen ding xing lai bi jiao ,bing ju yong fang zhen zheng ming SRCKFde lv bo xing 。shi yan jie guo biao ming ,SRCKFyu kuo zhan ka er man suan fa he xiang bi ,zai gu suan zhun que xing he shou lian su lv yi ji wen ding xing fang mian dou ju you jiao hao de biao xian 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自新疆大学的袁鑫，发表于刊物新疆大学2019-07-23论文，是一篇关于退役动力电池论文,通信基站论文,新疆大学2019-07-23论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自新疆大学2019-07-23论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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