基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计
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作者:
作者单位:

(1. 合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009;2. 湖南德沃普电气股份有限公司,湖南邵东422800)

作者简介:

邱亚(1989-), 女, 博士生, 从事储能系统建模与控制的研究;李鑫(1976-), 男, 副教授, 从事复杂系统建模与控制、大容量储能系统控制、伺服系统等研究.

通讯作者:

E-mail: lixin@hfut.edu.cn

中图分类号:

TM911

基金项目:

湖南省科技重大专项项目(2016GK103);山西省重点研发计划项目(201603D112004).


Vanadium redox battery SOC estimation based on RLS and EKF algorithm
Author:
Affiliation:

(1. School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University ofTechnology, Hefei 230009,China;2. Hu’nan DOVOP Electric IncorporatedCompany, Shaodong 422800,China)

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    摘要:

    针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

    Abstract:

    In order to solve the problem of low accuracy and high cost of state of charge(SOC) estimation for the Vanadium redox battery, an estimation method is proposed based on the combination of the recursive least squares(RLS) algorithm and extended Kalman filtering(EKF) algorithm. The RLS algorithm is used to estimate the battery model parameters, and the EKF algorithm is used to estimated the battery SOC. The battery SOC is estimated accurately by the combination of the RLS and EKF when the battery parameters are changed. Taking the 5kW/30kWh Vanadium redox battery as the object, the SOC estimation of the Vanadium redox battery is realized by using the proposed algorithm. The results show that the algorithm can estimate the SOC of the Vanadium redox battery accurately and save the cost of the SOC measure when an additional single testing cell is added.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邱亚,李鑫,陈薇,等.基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计[J].控制与决策,2018,33(1):37-44

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  • 在线发布日期: 2017-12-07
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