动车组钛酸锂电池荷电状态估计

作者：郝文美; 张立伟^*; 彭博; 蔡娇; 杨瑞

来源：电工技术学报, 2021, 36(S1): 362-371.

DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.L90193

• 动车组
• 荷电状态
• 钛酸锂电池
• 自适应扩展卡尔曼滤波

蓄电池作为应急供电电源,被广泛应用于动车组辅助供电系统中,电池的荷电状态可以反映充放电过程中电池的剩余电量,是动车组电池管理系统的重要参数。准确估计电池荷电状态,可以有效提高电池的使用效率及使用寿命。但是电池内部的化学反应复杂且难以测量,目前的电池荷电状态大多只能通过间接测量计算的方法得到。该文以中国标准动车组钛酸锂电池作为研究对象,搭建二阶RC等效电路模型,基于扩展卡尔曼滤波法(EKF)的在线辨识方法,并通过电池工况实验对比辨识精度。为克服常规卡尔曼滤波法估计过程中噪声方差固定的缺点,提出了自适应卡尔曼滤波方法(AEKF)对电池荷电状态进行估计,并在Matlab中针对动车组锂电池实际应用工况,验证了其估计电池荷电状态的准确性。

• 单位
  交通部水运科学研究院; 北京交通大学