光伏储能电池soc估算研究

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1、光伏储能电池SOC估算研究摘要研宄电池荷电状态（SOC）不仅对光伏储能起到积极促进作用，对电动汽车中动力电池BMS的研究也大有益处。文章采用二阶RC等效电路模型，并对电池模型的参数进行辨识。联合电池模型，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对电池SOC进行估算。在MATLAB上的仿真结果表明，采用二阶RC模型可以较好的模拟电池外在特性，EKF算法也能很好的满足估算的精度要求。关键词建模；SOC；仿真中图分类号TM912文献标识码A文章编号1674-6708（2016）161-0188-02近年来随着国民生活水平的提高，能源与环境问题得到越来越多的关注，光伏发电以其显著的能源、环保和经济效益，得到

2、了大力发展支持。为了提高光伏发电系统供电质量，配备储能电池是非常重要的一个措施［1］。针对适用于光伏发电系统储能的电池：磷酸铁锂电池，其SOC的估算不仅对延长电池使用寿命具有指导意义，而且还为储能变换器切换提供依据。锂电池SOC的估算研宄，首先要建立高精度的电池模型。本文采用二阶RC等效电路模型来模拟电池外特性，并使用安时积分法与EKF相结合的SOC估算方法来估算电池S0C［2］。1电池等效电路模型分析1.1锂电池等效电路模型常用电池建模方法有3种：实验建模、电化学建模、电池等效电路建模。等效电路模型利用电源、电阻、电容器件来模拟电池动态特性，目前得到广泛应用［3］。提出的比较成熟的等效电路

3、模型有Rint模型、RC模型、Thevenin模型和PNGV模型等［4］。等效电路模型能适用于各种电池，且其状态空间方程可以通过等效电路推导出来，便于使用不同的方法进行分析与实验。介于等效电路模型以上众多的优点，本文拟采用二阶RC等效电路模型来模拟磷酸铁锂电池的动态特性。二阶RC模型的参数辨识简单，状态空间方程容易建立，与一阶RC等效电路模型相比［5］，能有效提高电池的动态响应特性，较三阶及以上模型，大大减轻了运算量。等效电路模型电路图如下图1所示，OCU：电池开路电压；OR:电池欧姆电阻；1R、1C并联电路模拟电池电化学极化效应，2R、2C并联电路模拟电池浓差极化效应。1.2二阶RC模型状

4、态方程1.3模型参数辨识模拟真实的电池特性前，需要对电路模型参数进行辨识，需要辨识的参数有：OCU、OR、1R、1C、2R、2C。常用电池参数辨识方法有：离线参数辨识、在线参数辨识。这里介绍离线参数辨识获得电路模型的参数。电池在充放电时，相应参数值并不相同。电池模型的参数辨识采用在恒温（25°C）条件下，使用恒流脉冲充、放电的方法。以放电实验为例，具体讲述相应实验步骤。方案采用1C放电倍率，对电池进行循环放电，每次放电360s停止放电，静止lh，电池SOC下降10%，依次循环放电十次，测量电池端电压与电池SOC，由此可得出SOC与OCU的对应值。在MATLAB中建立相应查表程序，即可根据SO

5、C值得到相应状态下的OCU。3仿真实验通过MATLAB上的仿真实验验证电池模型与EKF算法的精度。在MATLAB中搭建电池等效电路模型，采用MATLAB自带电池模拟真实锂电池，等效电路模型与MATLAB自带电池输出电压如图2所示。采用EKF算法估算出的电池SOC与电池SOC真实值的对比结果如图3所示。4结论文中以3.2V/5Ah磷酸铁锂电池作为研宄对象，采用二阶RC等效电路模型，对模型参数进行离线辨识，在安时积分法的基础上采用EKF算法对电池进行电量估算，在MATLAB中进行仿真验证。根据仿真结果可知，所搭建的二阶RC等效电路模型能很好的与MATLAB自带的电池模型匹配，采用二阶RC等效电路

6、模型结合EKF算法能很好的对锂电池SOC进行估鼻。参考文献[1]兰国军，栗文义，文博，等.分布式储能在风/光/储系统中的应用研究[J].电气自动化，2014(5)：48-50.[2]沈丹.电动汽车电池组单体电池管理系统研究[D].上海：同济大学，2008.[3]汪涵，郑燕萍，蒋元广等.实用型磷酸铁锂电池SOC高准度算法研宄[J].电源技术，2011(10)：1198-1200,1207.[4]韩智强，姜久春，孙丙香，等.锂离子动力电池电路模型的频率特性分析[J].电源技术，2015(2)：268-272.