CN104614676B - 考虑储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型建模方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了考虑储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型建模方法，采用含有电感元件的一阶RC模型，电池电压正极接高频电感L，高频电感L再接受控电压源Voc正极，然后Voc负极接极化内阻Rp和欧姆内阻Rohm，其中极化内阻Rp并联极化电容Cp,然后接电池的负极；选择上述电流脉冲特性的储能电池的等效电路模型；对储能电池进行不同电池温度、电池电流及SOC下的充放电暂态试验，根据建立的等效电路模型对其暂态过程进行分析，暂态过程分析包括突然放电结束和突然充电结束储能电池的暂态过程分析，根据建立的等效电路模型，分析电池的极化过程。

Description

考虑储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型建模方法
技术领域
本发明涉及储能电池建模领域，尤其涉及一种考虑储能电池电流响应特性的等效电路模型与建模方法。
背景技术
随着微电网技术的发展，储能电池包括铅酸电池、锂电池、超级电容和液流电池等在微电网中发挥着关键作用。然而，不同的储能电池其瞬间放电特性不同，这种特性不仅取决于储能电池内阻的大小，还与其对电流的响应时间有关。
同时，微电网中由于负载的变化导致电池经常处于充放电变化，且电流波动较大，若不考虑电流的响应特性难以精确地估计其荷电状态SOC的变化；另外，当储能电池作为动力电池时，由于路况越来越复杂，电池放电电流波动愈加严重，其荷电状态的精确估计严重制约预估行驶里程的精确性。
目前，储能电池SOC估计算法很多，但估算SOC时精度依然不能满足实际需求，尤其是在持续大电流变化场合下，估算误差较大。常见的SOC估计算法包括：电量积分法、开路电压法、负载电压法、神经网络法、模糊逻辑法、卡尔曼滤波及其衍生算法等，还包括上述不同算法结合的综合算法，其中卡尔曼滤波及其衍生算法是基于储能电池模型的，其电池模型的精度直接影响SOC估计精度，因此有必要提出考虑电流响应特性的等效电路模型进行建模。
对于储能电池的模型来说，实际应用中多考虑等效电路模型，且不同的储能电池也有不同的等效电路结构，但总体上说，主要有Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型，但都没有考虑储能电池的脉冲电流响应特性，这样针对持续大电流变化的储能电池来说很难提出有效的SOC估计算法。
发明内容
本发明目的是，根据现有技术情况，提供一种考虑储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型与建模方法，能够反映储能电池的外部特性，提高等效电路模型的精度，提高基于模型估算储能电池SOC的精度。
本发明的技术方案是：考虑储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型建模方法，采用含有电感元件的一阶RC模型，电池电压正极接高频电感L，高频电感L再接受控电压源Voc正极，然后Voc负极接极化内阻Rp和欧姆内阻Rohm，其中极化内阻Rp并联极化电容Cp,然后接电池的负极。
具体包括以下步骤：
步骤一：选择上述电流脉冲特性的储能电池的等效电路模型；储能电池的等效电路模型是串联高频电感L的Thevenin模型；
步骤二：对储能电池进行不同电池温度、电池电流及SOC下的充放电暂态试验，根据建立的等效电路模型对其暂态过程进行分析，提取模型的暂态试验参数，包括高频电感L和欧姆内阻Rohm；暂态过程分析包括突然放电结束和突然充电结束储能电池的暂态过程分析，并利用拟合工具箱对突然放电结束和突然充电结束储能电池的暂态过程的电压响应曲线回归分析，获得等效电路模型的参数，包括高频电感L和欧姆内阻Rohm；
所述步骤二中暂态过程分析主要包括：
A.分析放电突然结束时储能电池的工作状态，据此建立储能电池的暂态数学方程：
电池突然放电结束情况下，即t＝0时断开开关，令Us＝UOCV+Up，则有则有Us不变，其电池端电压u可以表示为：
式(1)即为电池突然放电结束时的暂态数学方程；
B.分析充电突然结束时，储能电池的工作状态，据此建立储能电池的暂态数学方程：
电池突然充电结束情况下，即t＝0时断开开关，其电池端电压u可以表示为：
式(2)即为电池突然充电结束时的暂态数学方程；
步骤三：对储能电池进行混合脉冲功率性能测试(Hybrid Pulse PowerCharacterization，HPPC)试验，提取不同电池温度、电池电流及SOC下的电池极化过程试验数据；极化过程试验数据主要是储能电池电流完全消失后储能电池的电压响应，直至电压稳定在开路电压(Open Circuit Voltage，OCV)。
步骤四：根据建立的等效电路模型，分析电池的极化过程，利用极化试验数据提取储能电池的极化内阻和极化电容；所述步骤四中极化过程主要是指电流消失后的电压响应过程；
所述步骤四中极化过程分析包括充电后的极化过程分析和放电后的极化过程分析，并利用拟合工具箱对极化时的电压响应曲线回归分析，获得等效电路模型参数包括极化电阻Rp和极化电容Cp。。
所述步骤四中极化态过程分析主要包括：
A.当放电电流彻底消失时，由于储能电池的极化效应其端电压会缓慢上升，当电池端电压趋于稳定时极化效应消失。则此时电池端电压u应表示：
u＝UOCV-iRp＝UOCV-IRpe(-t/RpCp) (3)
式中，UOCV：理想电压源，表示储能电池的开路电压，是温度和SOC的函数；t：时间；Rohm：储能电池的欧姆内阻；Rp：电池内部极化电阻；Cp：与电阻Rp并联的极化电容；L：电池内部高频电感；i：脉冲电流的响应电流；I：电池工作时的脉冲电流；
B.当充电电流彻底消失时，由于储能电池的极化效应其端电压会缓慢下降，当电池端电压趋于稳定时极化效应消失。则此时电池端电压u应表示：
u＝UOCV+iRp＝UOCV+IRpe(-t/RpCp) (4)
式中，UOCV：理想电压源，表示储能电池的开路电压，是温度和SOC的函数；t：时间；Rohm：储能电池的欧姆内阻；Rp：电池的极化电阻；Cp：与电阻Rp并联的极化电容；L：电池内部高频电感；i：脉冲电流的响应电流；I：电池工作时的脉冲电流。等效电路模型采用含有电感元件的一阶RC结构，该方法包括：选择考虑电流脉冲特性的储能电池的等效电路模型；对储能电池进行充放电的暂态试验，根据建立的等效电路模型对其暂态过程进行分析，提取模型的暂态试验参数，包括高频电感和欧姆内阻；对储能电池进行混合脉冲功率性能测试(Hybrid Pulse Power Characterization，HPPC)试验。
本发明的有益效果：考虑到储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型与建模方法，能够反映储能电池的外部特性，提高等效电路模型的精度。同时，利用本发明建立的等效电路模型可以指导储能配置优化方法，充分利用不同储能电池的功能特性，同时可以提高基于模型估算储能电池SOC(蓄电池的电荷状态)的精度。根据建立的等效电路模型，分析电池的极化过程，利用极化试验数据提取储能电池的极化内阻和极化电容。本发明提出的等效电路模型不仅具备反应电池在脉冲电流下的电压响应特性，还具备反应流经电池电流的脉冲特性。利用该模型和建模方法所建立的模型能够更精确地反应电池的外特性，其参数获取方法更加科学准确。在持续大电流变化条件下(但不限于该条件)提高了基于模型估算电池SOC的精度。
附图说明
图1为本发明采用的电池模型等效电路；
图2为本发明基于图1建立电池模型的流程图；
图3中图3a是电池暂态过程的电压响应，图3b为电池暂态过程的电流响应，图3c是电池极化过程的电压响应。
具体实施方式：
图1为本发明采用的电池模型等效电路，当然本发明不限于此电池模型，这里只是为了便于阐述。图中UOCV为储能电池的开路电压，Rohm为储能电池的欧姆内阻，Rp为电池极化电阻，Cp为电池极化电容，它与Rp构成阻容回路，用于模拟电池的极化特性，L为电池内部高频电感，用于反应电池的脉冲电流特性。前人已经对不含高频电感的电池等效电路做了大量研究，认为上述参数与电池SOC、温度与流经电池的电流有关。
为了简化建模过程，具体实施时，只建立了单一温度、单一放电电流时的等效电路模型，对储能电池进行暂态的放电试验，利用MATLAB拟合工具箱对暂态放电试验中电流数据和电压数据进行回归分析，辨识得到其欧姆内阻Rohm和高频电感L。
对储能电池进行HPPC试验时，取与暂态试验相同条件下的储能电池极化过程的电压响应数据，利用MATLAB拟合工具箱回归分析，辨识得到其极化电阻Rp和极化电容Cp。
参数辨识过程如下：
图3所示，最上面的图3a是电池暂态过程的电压响应，中间图3b为电池暂态过程的电流响应，最下面的图3c是电池极化过程的电压响应。通过分析可知，电流的脉冲响应在36ms开始，取20ms后结束，将该时间段内的电流测试数据导入MATLAB空间，依据公式i＝Ie(-t/τ)进行回归，得到τ＝0.00449s，将该时间段内的电压数据导入MATLAB工作空间，令L＝0.00449Rohm代入利用拟合工具箱处理后得到R＝0.05431Ω，从而L＝0.2438mH。对其极化电压响应数据进行回归后得到极化电阻Rp＝0.008745Ω和极化电容Cp＝12810F。

Claims (1)

1.考虑储能电池脉冲电流响应特性的等效电路模型建模方法，其特征是采用含有电感元件的一阶RC模型，电池电压正极接高频电感L，高频电感L再接受控电压源Voc正极，然后Voc负极接极化内阻Rp和欧姆内阻Rohm，其中极化内阻Rp并联极化电容Cp,然后接电池的负极；具体包括以下步骤：
步骤一：选择上述电流脉冲特性的储能电池的等效电路模型；储能电池的等效电路模型是串联高频电感L的Thevenin模型；
步骤二：对储能电池进行不同电池温度、电池电流及SOC下的充放电暂态试验，根据建立的等效电路模型对其暂态过程进行分析，提取模型的暂态试验参数，包括高频电感L和欧姆内阻Rohm；暂态过程分析包括突然放电结束和突然充电结束储能电池的暂态过程分析，并利用拟合工具箱对突然放电结束和突然充电结束储能电池的暂态过程的电压响应曲线回归分析，获得等效电路模型的参数，包括高频电感L和欧姆内阻Rohm；
所述步骤二中暂态过程分析包括：
1)分析放电突然结束时储能电池的工作状态，据此建立储能电池的暂态数学方程：
电池突然放电结束情况下，即t＝0时断开开关，令Us＝UOCV+Up，则有则有Us不变，其电池端电压u可以表示为：
<mrow> <mi>u</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>U</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>L</mi> <mfrac> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <msub> <mi>iR</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>h</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式(1)即为电池突然放电结束时的暂态数学方程；
2)分析充电突然结束时，储能电池的工作状态，据此建立储能电池的暂态数学方程：电池突然充电结束情况下，即t＝0时断开开关，其电池端电压u可以表示为：
<mrow> <mi>u</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>U</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mi>C</mi> <mi>V</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>iR</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>+</mo> <mi>L</mi> <mfrac> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>t</mi> </mrow> </mfrac> <mo>+</mo> <msub> <mi>iR</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>h</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式(2)即为电池突然充电结束时的暂态数学方程；
步骤三：对储能电池进行混合脉冲功率性能测试(Hybrid Pulse PowerCharacterization，HPPC)试验，提取不同电池温度、电池电流及SOC下的电池极化过程试验数据；极化过程试验数据主要是储能电池电流完全消失后储能电池的电压响应，直至电压稳定在开路电压(Open Circuit Voltage，OCV)；
步骤四：根据建立的等效电路模型，分析电池的极化过程，利用极化试验数据提取储能电池的极化内阻和极化电容；所述步骤四中极化过程主要是指电流消失后的电压响应过程；
所述步骤四中极化过程分析包括充电后的极化过程分析和放电后的极化过程分析，并利用拟合工具箱对极化时的电压响应曲线回归分析，获得等效电路模型参数包括极化电阻Rp和极化电容Cp，极化态过程分析为：
A.当放电电流彻底消失时，由于储能电池的极化效应其端电压会缓慢上升，当电池端电压趋于稳定时极化效应消失，则此时电池端电压u应表示：
u＝UOCV-iRp＝UOCV-IRpe(-t/RpCp) (3)
式中，UOCV：理想电压源，表示储能电池的开路电压，是温度和SOC的函数；t：时间；Rohm：储能电池的欧姆内阻；Rp：电池内部极化电阻；Cp：与电阻Rp并联的极化电容；L：电池内部高频电感；i：脉冲电流的响应电流；I：电池工作时的脉冲电流；
B.当充电电流彻底消失时，由于储能电池的极化效应其端电压会缓慢下降，当电池端电压趋于稳定时极化效应消失，则此时电池端电压u应表示：
u＝UOCV+iRp＝UOCV+IRpe(-t/RpCp) (4)
等效电路模型采用含有电感元件的一阶RC结构，该方法包括：选择考虑电流脉冲特性的储能电池的等效电路模型；对储能电池进行充放电的暂态试验，根据建立的等效电路模型对其暂态过程进行分析，提取模型的暂态试验参数，包括高频电感和欧姆内阻；对储能电池进行混合脉冲功率性能测试HPPC试验。
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