【摘 要】
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本文以锂离子电池为研究对象进行了以下研究:（1）建立了锂离子电池二阶RC等效模型。然后基于三星INR18650-30Q锂离子电池开展了脉冲放电实验,基于实验数据确定了OCV-SOC关系曲线并对电池模型中的参数进行了离线辨识。最后MATLAB仿真结果显示,二阶RC等效模型输出端电压误差在-0.026V～0.057V以内,验证了模型参数辨识结果的有效性。（2）对粒子滤波（PF）SOC估计算法进行了详细
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本文以锂离子电池为研究对象进行了以下研究:（1）建立了锂离子电池二阶RC等效模型。然后基于三星INR18650-30Q锂离子电池开展了脉冲放电实验,基于实验数据确定了OCV-SOC关系曲线并对电池模型中的参数进行了离线辨识。最后MATLAB仿真结果显示,二阶RC等效模型输出端电压误差在-0.026V～0.057V以内,验证了模型参数辨识结果的有效性。（2）对粒子滤波（PF）SOC估计算法进行了详细分析,针对其中的粒子退化问题,提出了扩展卡尔曼滤波（EKF）与粒子滤波（PF）相融合的EKPF算法,该方法利用EKF算法和当前时刻的观测量来对PF算法的粒子进行更新,达到了抑制粒子退化的效果。通过MATLAB仿真结果显示,在固定电池模型参数下EKPF融合算法相比于单纯的PF算法,SOC估计的精度提升了23%,收敛速度提高了117.2s。（3）针对离线参数辨识无法反映电池实际使用中模型参数动态变化的问题,本文首先在传统可变遗忘因子方法中引入了数据开窗理论,然后在此基础上提出了可变遗忘因子递推最小二乘（VFFRLS）在线参数辨识方法,该方法可实现模型参数的实时更新。然后又将VFFRLS与EKPF算法结合,提出了一种VFFRLS-EKPF电池模型参数与SOC联合估计方法。该方法能够实现模型参数与SOC估计结果的相互更新和校正。最后将VFFRLS-EKPF联合算法SOC估计结果与固定电池模型参数下的EKPF算法SOC估计结果进行了对比,结果显示基于联合算法的SOC估计精度提升了49%,鲁棒性更好,适合工程应用。（4）在本文的SOC估计算法基础上,为某一偏远水源地区水利检测终端设备设计了一套光伏储能与市电互补的电池管理系统。完成了基于RS485总线的下位机与上位机数据通信,并在上位机软件中实现了电池组SOC的精确估计。本文提出的VFFRLS-EKPF联合SOC估计算法以及设计的电池管理监控系统,对偏远地区电池管理系统发展有一定的实际应用价值和参考意义。
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