CN112214887A - 一种蓄电池模型的改进方法 - Google Patents

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郭培
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Abstract

一种蓄电池模型的改进方法，包括以下步骤：步骤1：使用第一电阻和第一电容的并联模型代替原电池模型的开路电压源获得蓄电池的第一次改进模型；步骤2：对蓄电池的第一次改进模型进行Y‑△数学变换获得蓄电池的第二次改进模型；步骤3：根据实际变电站的蓄电池，选取电池模型的参数，获得蓄电池的最终改进模型。本发明对Thevenin蓄电池模型进行改进，相比于原模型能更适用于现场工程应用。改进蓄电池模型能更好的反应蓄电池内部性能，模型结构简单、可靠、准确有效。

Description

一种蓄电池模型的改进方法
技术领域
本发明涉及蓄电池技术领域，具体涉及一种蓄电池模型的改进方法。
背景技术
随着电网建设规模的不断扩大，变电站用蓄电池数量也在急剧增加，以蓄电池为核心组成的直流电源系统在电网安全稳定运行中发挥着重要作用。蓄电池在实际应用、系统方案评估中需要进行大量的理论和仿真分析，搭建相应的蓄电池模型是基础性工作。Thevenin是目前使用广泛且具有代表性的蓄电池模型，该模型结构简单，兼顾了电池阻容性的特征，但该模型不够准确反应蓄电池内部性能等，具有一定的局限性。为更好的为蓄电池设计研究提供准确可靠的理论和仿真分析，提出基于Thevenin蓄电池模型的改进方法。
蓄电池在日常使用中经过放电、充电等重复循环过程，而在充电过程中的均衡充电是以蓄电池建模为基础的研究方向之一。均衡充电能使各节串联的蓄电池处于良好的充电运行状态，避免单节蓄电池过充或欠充而导致整体蓄电池性能下降。因此建立准确有效的等效电路模型对蓄电池均衡充电方法的研究有着重要的意义，以MATLAB仿真方法验证本发明提出改进蓄电池模型的可行性。
发明内容
为了克服现有的蓄电池模型方法不能准确反应蓄电池内部性能等问题，本发明目的在于提供一种改进蓄电池模型，根据变电站蓄电池的实际应用情况选取电池模型参数，并通过MATLAB仿真验证改进蓄电池模型的可行性。
本发明的目的采用以下技术方案实现：
一种蓄电池模型的改进方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：使用第一电阻Roc和第一电容Coc的并联模型代替原电池模型的开路电压源获得蓄电池的第一次改进模型；
步骤2：对所述步骤1中获得的蓄电池的第一次改进模型进行Y-△数学变换获得蓄电池的第二次改进模型；
步骤3：根据实际变电站的蓄电池，选取电池模型的参数，获得蓄电池的最终改进模型，其中所述参数包括蓄电池内部电容Cn、蓄电池的储能电容Cf、蓄电池内部极化电阻Rn以及蓄电池自身消耗电阻Rf。
本发明还进一步采用以下优选技术方案：
在所述步骤1中，蓄电池的第一次改进模型的状态空间方程如下：
Ub＝I0R0+Uoc+Ua
Uoc＝[I0]/Coc-[Uoc]/CocRoc
Ua＝[I0]/Ca-[Ua]/CaRa
Pb＝I0Ub＝(Uoc+Ua)I0+I0 2R0
其中，Ub表示蓄电池的开路电压，I0表示蓄电池内部电流，R0表示蓄电池内阻；Ua表示蓄电池电动势，Uoc表示蓄电池开路电压理想电压源，Coc表示第一电容，Roc表示第一电阻，Ca表示蓄电池电动势电容，Ra表示蓄电池电动势电阻，Pb表示蓄电池输出功率。
在所述步骤2中，通过以下公式对步骤1中获得的蓄电池的第一次改进模型进行改进：
Cn＝Ca 2/(Ca+Coc),Cf＝CaCoc/(Ca+Coc)
Rn＝Roc(Ca+Coc)2/Ca 2,Rf＝Ra+Roc
Uf＝(UcnCn+UfCf)/(Cn+Cf)
其中，Cf表示蓄电池储存能量的电容，Cn表示蓄电池内部电容，Rn表示蓄电池内部的极化电阻，Rf表示蓄电池自身消耗的电阻，Uf表示电容存储能量的电压，其数值大小等同于蓄电池电动势，Ucn表示极板电容的电压，表示蓄电池由极化产生的电压大小。
在所述步骤3中，蓄电池的最终改进模型的状态空间方程如下：
Uf＝Ucn＝Ucn/RnCf-Uf/CfRn+I0/Cf
Ub＝Uf+I0R0
Pb＝I0Ub＝I0 2R0+I0Uf。
本发明的有益效果在于：
1、对Thevenin蓄电池模型进行改进，相比于原模型能更适用于现场工程应用。
2、改进蓄电池模型能更好的反应蓄电池内部性能，模型结构简单、可靠、准确有效。
附图说明
图1为蓄电池模型改进方法的步骤流程图。
图2为Thevenin蓄电池模型。
图3为基于Thevenin的开路电压源替代蓄电池模型。
图4为基于Thevenin的改进蓄电池模型。
图5为基于改进蓄电池模型的MATLAB仿真图。
图6为改进蓄电池模型MATLAB仿真充电电流波形图。
图7为改进蓄电池模型MATLAB仿真输出电压波形图。
具体实施方式
下面，根据附图对本发明进行详细介绍。
图1为蓄电池模型改进方法的步骤流程图，如图1所示，本发明的蓄电池模型的改进方法包括以下步骤：
步骤1：使用第一电阻Roc和第一电容Coc的并联模型代替原电池模型的开路电压源获得蓄电池的第一次改进模型。
具体地，如图2所示，在本发明的一个实施例中，Thevenin蓄电池模型结构简单，兼顾了电池阻容性的特征，能基本表示电池内部动态特征。蓄电池在工作过程中欧姆内阻R0、电容Ca及电阻Ra等参数会随着电池温度及电池循环次数等因素变化。I0表示蓄电池内部电流，Ua表示蓄电池电动势，Ub是蓄电池的开路电压，Pb表示蓄电池输出功率。根据Thevenin蓄电池模型，可以得到该电池模型的状态空间方程如下：
Ua＝[I0]/Ca-[Ua]/CaRa
Ub＝Uoc-R0I0-Ua
Pb＝I0Ub＝(Uoc-Ua)I0-I0 2R0
Thevenin蓄电池模型中的参数往往被认定为常量进行计算，但在实际的工程应用中，电池参数不是稳定不变的，而是接近于状态变量的函数。该模型未考虑电池开路电压Ub会随电池剩余容量变化的影响，只能用于表示该电池开路电压在某剩余容量值下的暂态响应。因此，如图3所示，对现有的Thevenin蓄电池模型进行优化，即使用第一电阻Roc和第一电容Coc的并联模型代替原电池模型的开路电压源获得蓄电池的第一次改进模型，并得到该第一次改进模型的状态空间方程：
Ub＝I0R0+Uoc+Ua
Uoc＝[I0]/Coc-[Uoc]/CocRoc
Ua＝[I0]/Ca-[Ua]/CaRa
Pb＝I0Ub＝(Uoc+Ua)I0+I0 2R0
其中，Ub表示蓄电池的开路电压，I0表示蓄电池内部电流，R0表示蓄电池内阻；Ua表示蓄电池电动势，Uoc表示蓄电池开路电压理想电压源，Coc表示第一电容，Roc表示第一电阻，Ca表示蓄电池电动势电容，Ra表示蓄电池电动势电阻，Pb表示蓄电池输出功率。
步骤2：对步骤1中获得的蓄电池的第一次改进模型进行Y-△数学变换获得蓄电池的第二次改进模型。
具体地，如图4所示，采用蓄电池内部电容Cn和蓄电池极化电阻Rn串联后，与蓄电池储能电容Cf和蓄电池自身消耗电阻Rf并联。Y-△变换方程如下：
Cn＝Ca 2/(Ca+Coc),Cf＝CaCoc/(Ca+Coc)
Rn＝Roc(Ca+Coc)2/Ca 2,Rf＝Ra+Roc
Uf＝(UcnCn+UfCf)/(Cn+Cf)
其中，Cf表示蓄电池储存能量的电容，Cn表示蓄电池内部电容，Rn表示蓄电池内部的极化电阻，Rf表示蓄电池自身消耗的电阻，Uf表示电容存储能量的电压，其数值大小等同于蓄电池电动势，Ucn表示极板电容的电压，表示蓄电池由极化产生的电压大小。
步骤3：根据实际变电站的蓄电池，选取电池模型的参数，获得蓄电池的最终改进模型，其中所述参数包括蓄电池内部电容Cn、蓄电池的储能电容Cf、蓄电池内部极化电阻Rn以及蓄电池自身消耗电阻Rf。
步骤3中，蓄电池的最终改进模型的状态空间方程如下：
Uf＝Ucn＝Ucn/RnCf-Uf/CfRn+I0/Cf
Ub＝Uf+I0R0
Pb＝I0Ub＝I0 2R0+I0Uf。
在本发明的一个实施例中，以变电站12V铅酸蓄电池选取电池模型参数，Cn参考值8.5×104F，Cf参考值2.2×103F，Rn参考值0.2Ω，Rf参考值5.5×103Ω，根据步骤2中的蓄电池模型以及上述参数，可得到变电站12V铅酸蓄电池的改进模型，其状态空间方程如下：
Uf＝Ucn/RnCf-Uf(Rn+Rf)/CfRnRf+I0/Cf
Ucn＝-Ucn/RnCn+Uf/CnRn
因为Rn远远小于Rf，其改进蓄电池模型最终状态空间方程如下：
Uf＝Ucn＝Ucn/RnCf-Uf/CfRn+I0/Cf
Ub＝Uf+I0R0
Pb＝I0Ub＝I0 2R0+I0Uf
并且，为了验证本发明的蓄电池改进方法的可行性，以蓄电池改进模型为基础，结合变电站220V直流电源系统12V单体蓄电池现场应用情况，使用常规均衡充电MATLAB仿真方法，对通过本发明的方法进行改进的蓄电池模型进行验证。
基于改进蓄电池模型的状态空间方程开展MATLAB仿真分析，以变电站常用12(V)×18(只)电池为基础搭建MATLAB仿真模型，电池以串联组成蓄电池组，模拟均衡充电状态下的蓄电池特性曲线。基于优化改进模型的MATLAB仿真如图5所示。
变电站用蓄电池在正常运行时，每只蓄电池的运行状态、电压、内阻等不尽相同。因此仿真设置每只蓄电池不同的仿真参数，端电压、内阻等变量处于不同的充电初始状态，在均衡充电过程中仿真器对每只蓄电池的充电曲线也不尽相同，仿真模拟均衡充电电流在2.1A、2.0A、1.9A，电池电压在14.4V进入均充状态。
如图6、图7，从仿真输出波形上可以看到，虽然每只电池在初始状态下处于不同的内阻和端电压下，但在经过约3～32S的稳流充电，再经过约33～100S的稳压充电后，每只电池都能达到一致电压14.4V。
各节蓄电池充电曲线不完全相同，但均衡模式下的充电电流曲线、输出电压波形趋势一致，接近理想的充电曲线，验证了通过本发明的方法进行改进后的蓄电池模型的可行性。
本发明的方法对蓄电池模型进行改进，使得改进后的蓄电池模型相比于原模型能更适用于现场工程应用。
改进后的蓄电池模型能更好的反应蓄电池内部性能，模型结构简单、可靠、准确有效。
本发明以上的说明及附图，仅为本发明的较佳实施例而己，并非以此局限本发明，因此，凡一切与本发明构造，装置，待征等近似、雷同的，即凡依本发明专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本发明的专利申请保护的范围之内。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。尽管本发明已进行了一定程度的描述，明显地，在不脱离本发明的精神和范围的条件下，可进行各个条件的适当变化。可以理解，本发明不限于所述实施方案，而归于权利要求的范围，其包括所述每个因素的等同替换。对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种蓄电池模型的改进方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：使用第一电阻Roc和第一电容Coc的并联模型代替原电池模型的开路电压源获得蓄电池的第一次改进模型；
步骤2：对所述步骤1中获得的蓄电池的第一次改进模型进行Y-△数学变换获得蓄电池的第二次改进模型；
步骤3：根据实际变电站的蓄电池，选取电池模型的参数，获得蓄电池的最终改进模型，其中所述参数包括蓄电池内部电容Cn、蓄电池的储能电容Cf、蓄电池内部极化电阻Rn以及蓄电池自身消耗电阻Rf。
2.根据权利要求1所述的蓄电池模型的改进方法，其特征在于：
在所述步骤1中，蓄电池的第一次改进模型的状态空间方程如下：
Ub＝I0R0+Uoc+Ua
Uoc＝[I0]/Coc-[Uoc]/CocRoc
Ua＝[I0]/Ca-[Ua]/CaRa
Pb＝I0Ub＝(Uoc+Ua)I0+I0 2R0
其中，Ub表示蓄电池的开路电压，I0表示蓄电池内部电流，R0表示蓄电池内阻；Ua表示蓄电池电动势，Uoc表示蓄电池开路电压理想电压源，Coc表示第一电容，Roc表示第一电阻，Ca表示蓄电池电动势电容，Ra表示蓄电池电动势电阻，Pb表示蓄电池输出功率。
3.根据权利要求1所述的蓄电池模型的改进方法，其特征在于：
在所述步骤2中，通过以下公式对步骤1中获得的蓄电池的第一次改进模型进行改进：
Cn＝Ca 2/(Ca+Coc),Cf＝CaCoc/(Ca+Coc)
Rn＝Roc(Ca+Coc)2/Ca 2,Rf＝Ra+Roc
Uf＝(UcnCn+UfCf)/(Cn+Cf)
其中，Cf表示蓄电池储存能量的电容，Cn表示蓄电池内部电容，Rn表示蓄电池内部的极化电阻，Rf表示蓄电池自身消耗的电阻，Uf表示电容存储能量的电压，其数值大小等同于蓄电池电动势，Ucn表示极板电容的电压，表示蓄电池由极化产生的电压大小。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的蓄电池模型的改进方法，其特征在于：
在所述步骤3中，蓄电池的最终改进模型的状态空间方程如下：
Uf＝Ucn＝Ucn/RnCf-Uf/CfRn+I0/Cf
Ub＝Uf+I0R0
Pb＝I0Ub＝I0 2R0+I0Uf。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105334462A (zh) * 2014-08-07 2016-02-17 华为技术有限公司 电池容量损失在线估算方法
KR20160128000A (ko) * 2015-04-28 2016-11-07 영남대학교 산학협력단 배터리 진단 장치 및 그 방법
CN106250576A (zh) * 2016-05-20 2016-12-21 武汉科技大学 一种基于动态阻抗的锂电池模型的建模方法
CN106501728A (zh) * 2016-11-23 2017-03-15 湖北大学 一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法
CN107069811A (zh) * 2017-04-12 2017-08-18 清华大学 基于同步参考坐标系的阻抗网络建模与稳定性分析方法
CN110418972A (zh) * 2017-03-06 2019-11-05 沃尔沃卡车集团 电池单体充电状态估计方法和电池状态监测系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105334462A (zh) * 2014-08-07 2016-02-17 华为技术有限公司 电池容量损失在线估算方法
KR20160128000A (ko) * 2015-04-28 2016-11-07 영남대학교 산학협력단 배터리 진단 장치 및 그 방법
CN106250576A (zh) * 2016-05-20 2016-12-21 武汉科技大学 一种基于动态阻抗的锂电池模型的建模方法
CN106501728A (zh) * 2016-11-23 2017-03-15 湖北大学 一种基于多目标遗传算法的电池等效模型参数识别方法
CN110418972A (zh) * 2017-03-06 2019-11-05 沃尔沃卡车集团 电池单体充电状态估计方法和电池状态监测系统
CN107069811A (zh) * 2017-04-12 2017-08-18 清华大学 基于同步参考坐标系的阻抗网络建模与稳定性分析方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
C. R. GOULD ET AL.: "New Battery Model and State-of-Health Determination Through Subspace Parameter Estimation and State-Observer Techniques", 《IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY》 *
MIAOYUN SUN ET AL.: "Online Model Identification Method of Vanadium Redox Flow Battery Based on Time-varying Forgetting Factor Recursive Least Squares", 《SCI》 *
胡昊: "基于LIN总线的车载电源管理系统研究", 《万方》 *
隋欣 等: "基于改进滑模观测器的锂离子电池荷电状态估计方法", 《电工电能新技术》 *

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