二阶RC模型参数辨识与LiFePO4电池SOC估计

本文主要探讨了二阶RC模型在电池系统结构中的应用，特别是在锂离子电池特别是磷酸铁锂电池（LiFePO4 Battery）的状态-of-charge (SOC) 估计中的重要性。二阶RC模型相比于一阶模型，更精细地考虑了电池内部的多种极化效应，如浓差极化、电化学极化和薄膜电压差，这些效应通过两个RC网络来描述。模型的放电和充电电压电流关系分别由公式3-12和3-13给出，其中包含了SOC依赖的多个系数。 参数辨识过程利用了零输入响应和最小二乘法，通过实验获取电池的参数，如电阻Rd和电容相关的系数％。(f)和％：(f)。实验步骤虽然没有详细列出，但与一阶RC电路的参数识别流程相似。表3.2展示了实际测得的二阶RC模型阻容参数，这通常是电池性能分析和控制系统设计的关键依据。 文章还涉及了基于电池性能实验的数据，如选择天津力神LRl865EC型号电池作为研究对象，通过放电实验验证二阶RC模型的有效性。进一步，文中提到了两种卡尔曼滤波算法的应用：一是扩展卡尔曼滤波算法，用于实时估计SOC，通过恒流放电实验验证了其准确性和误差来源；二是针对磷酸铁锂电池的特殊情况，设计了一种噪声补偿扩展卡尔曼滤波算法，它能更好地处理系统模型误差，并在不同电流工况下优化SO C估计的精度和初始值校正能力。 该研究不仅关注理论模型的构建，也强调了实际应用中的问题解决策略，对于电池管理系统（BMS）的设计和优化具有重要的实践价值。在整个研究过程中，作者充分考虑了电池系统的复杂性，并通过实验数据驱动的方法，提升SOC估计的精确度，这对于提高电池性能、延长电池寿命以及确保电池安全运行至关重要。