不間斷電源SOC的改進(jìn)估計(jì)算法

因?yàn)榘y(cè)量容易造成電流開(kāi)路電壓的誤差方法不便于測(cè)量開(kāi)路電壓,但擴(kuò)展卡爾曼濾波方法可以彌補(bǔ)兩者的不足,起到固定的用途,因此,在本文中,我們采用啊測(cè)量開(kāi)路電壓法和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,結(jié)合前面發(fā)揮發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì),并克服的缺陷。模型而言,雖然把模型的滯后效應(yīng)和極化效應(yīng)的模型能反映電池的特點(diǎn),但很明顯,復(fù)雜的結(jié)構(gòu)模型,計(jì)算成本高,簡(jiǎn)化模型,開(kāi)路電壓的集成一個(gè)變量,而不是計(jì)算開(kāi)路電壓,因此,我們采用復(fù)合模型,可以反映電池的重要特點(diǎn),提高精度,而且還可以減少計(jì)算時(shí)間。

Ah測(cè)量方法是目前最簡(jiǎn)單、最常用的一種估計(jì)方法。根據(jù)卡爾曼濾波算法的離散時(shí)間思想，將其基本公式改寫(xiě)為:

式(2-2)中，SOCk表示第k時(shí)刻的荷電狀態(tài)值，將傳統(tǒng)Ah計(jì)量方法中的荷電狀態(tài)值進(jìn)行量化，并通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)其進(jìn)行了有效修正。其中，充放電比影響系數(shù)I和溫度t影響系數(shù)t是我們必須解決的兩個(gè)因素，其中，充放電率影響系數(shù)(I)可由peugeotkert方程求得。根據(jù)電池的充放電特性，不同的充放電速率會(huì)導(dǎo)致電池的充放電能力不同。同時(shí)，不同的充放電速率也會(huì)對(duì)電池電壓和荷電狀態(tài)值的變化出現(xiàn)影響。

使用開(kāi)路電壓之間的關(guān)系和國(guó)家每個(gè)采樣時(shí)刻SOC的SOC值初始值,和啊測(cè)量來(lái)估計(jì)未來(lái)時(shí)刻的SOC狀態(tài)值修正后功能要擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的初始值電流開(kāi)路電壓法和阿法積累造成的誤差修正,提高計(jì)算的準(zhǔn)確性。擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的具體修改步驟如下:(1)模型選擇:為了降低計(jì)算成本，保證估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，我們采用復(fù)合模型。(2)計(jì)算卡爾曼濾波的方程匹配系數(shù)。(3)狀態(tài)變量初始化。(4)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行校正。SOC的初始狀態(tài)值SOC0可以根據(jù)上一次剩余功率和電池當(dāng)前開(kāi)路電壓來(lái)計(jì)算。噪聲誤差的初值Dw、Dv和均方估計(jì)誤差P0+是根據(jù)不同電池型號(hào)的噪聲干擾和數(shù)據(jù)采集確定的。

改進(jìn)的SOC估計(jì)算法結(jié)合了Ah法、開(kāi)路電壓法和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的優(yōu)點(diǎn)。首先,用開(kāi)路電壓的方法系統(tǒng)供應(yīng)一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的SOC狀態(tài)初始值,然后不斷重復(fù)使用啊測(cè)量SOC狀態(tài)值計(jì)算,初步估計(jì)SOC值的當(dāng)前狀態(tài),使用卡爾曼濾波器算法的校正,啊,消除測(cè)量誤差和開(kāi)路電壓的方法,得到一個(gè)SOC狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)的當(dāng)前時(shí)間。該算法不僅降低了計(jì)算成本，而且提高了計(jì)算精度，使整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定有效。