张金龙，漆汉宏

(燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛066004)

基于二维参数辨识的蓄电池SOC估计

张金龙，漆汉宏

(燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛066004)

针对铅酸蓄电池在工程应用中其荷电状态(SOC)难以准确估计的问题，本文结合常见的等效电池模型，采用等效电动势法对蓄电池SOC进行了实时估计。与普遍应用的恒参数的电池模型不同，本文通过统计辨识的手段，在不同SOC状态下以及不同的放电倍率条件下对等效模型进行了二维参数辨识。辨识结果表明，电池模型参数在不同的SOC状态下以及不同的放电倍率条件下均存在着较大差别;采用这种二维参数辨识方法估计出的电池SOC能够更加准确地跟踪电池的实际SOC。试验测试验证了这一SOC估计策略的准确性和实用性。

铅酸电池;荷电状态;放电倍率;等效模型;二维参数辨识

1 引言

电动汽车(EV)已成为当前的研究热点之一，在EV技术体系中，动力电池及其管理系统(BMS)是一项关键技术，而电池荷电状态(SOC)的估算更是BMS中的难点［1-3］。本文以准确估计电池SOC为研究目的展开。

针对阀控铅酸(VRLA)电池，本文选用常用的Thevenin蓄电池模型［4，5］对电池的SOC进行估计。研究表明，电动势法存在的最大问题是模型误差，为了能够更准确地跟踪电池实际工作特性，本文引入了一种二维参数辨识策略，对处于不同SOC状态下以及不同放电倍率下的电池模型参数进行统计分析。这样在SOC实际估算过程中，就可以实时根据电池SOC和放电倍率这两个状态对模型参数进行动态选取，从而达到准确估算SOC的目的。……