电池SOC仿真系列-基于Simscape的锂电池建模方法

汽车安全 2年前 (2022) admin
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为了保证电池储能系统安全、可靠运行,电池管理系统需对储能系统中锂电池的多种状态做出估计和预测,如荷电状态(State of ChargeSOC)、健康状态、内阻等,而实现这些功能的前提是建立精确、可靠的锂电池模型,同时,也是电池管理系统亟待解决的技术关键。动力锂电池的非线性特性使得许多方法难以得到准确的估计结果。因此,必须建立一个合适的数学模型来表征电池的特性。本期就给大家讲解一下如何通过Simscape建立精准的电池模型。本文搭建的模型如下图所示:

电池SOC仿真系列-基于Simscape的锂电池建模方法

其中,SOC_table表示实验数据中利用安时积分法计算得到的SOCVocv_table表示实验数据中测得的开路电压,Current代表电流,Vterm表示电压。考虑到本文搭建的是二阶RC电池模型,因此需要对R0R1R2C1C2进行参数辨识。参数辨识的方法前面的文章已经具体展开过了,包括:递推最小二乘法(基于递推最小二乘法的电池参数辨识方法)、拟合最小二乘法(电池SOC仿真系列-基于最小二乘法拟合的二阶RC电池模型参数辨识方法)、遗传算法(电池SOC仿真系列-基于GA-BP神经网络的电池SOC估算方法)等,本期即采用基于参数辨识工具箱的计算方法对二阶RC模型进行参数辨识。二阶RC模型如下图所示:

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R0模块为例,其内部代码为:

component R_table_1Temp% R_table_1Temp% Models a resistor where the resistance value (R) depends on an external% physical signal input SOC.% Copyright 2012-2013 The MathWorks, Inc.    nodes        p = foundation.electrical.electrical; % +:left        n = foundation.electrical.electrical; % -:right    end    inputs        SOC = {1,'1'}; %SOC:left    end    parameters (Size=variable)        R_Table = {1e-3*ones(5,1),'Ohm'};   % Vector of resistance values        SOC_Table = {[0;0.1;0.5;0.9;1],'1'} % Corresponding SOC breakpoints    end    variables(Access=private)        i = { 0, 'A' }; % Current        v = { 0, 'V' }; % Voltage    end    function setup        % Check parameter values        if any(value(R_Table,'Ohm')<=0)            pm_error('simscape:GreaterThanZero','Vector of resistance values');        end        if any(value(SOC_Table,'1')<0)            pm_error('simscape:GreaterThanOrEqualToZero','Corresponding SOC breakpoints');        end    end    branches        i : p.i -> n.i;    end    equations        v == p.v - n.v;        let            % Perform the table lookup            R = tablelookup(SOC_Table,R_Table,SOC,...                interpolation=linear,extrapolation=nearest)        in            % Electrical equation            v == i*R;        end    endend

根据《美国Freedom CAR电池实验手册》,对电池进行混合动力脉冲能力特性(HPPC)测试。HPPC依次在SOC10.950.90.20.150.10多个点上进行。下图为HPPC实验结果。

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接下来,根据安培小时确定整个时间段的SOC数值。

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根据放电静置法,计算出充放电过程的开路电压。

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参数辨识之前,给出R0~C2的初值。

% 设置R1、C1、R2和C2的初始值disp('R1, C1, R2 & C2 ...初始值 ');R1 = [0.0273228292774916]C1 = [172.286830453445]R2 = [0.120006294781068]C2 = [485.470579532194]

利用Simulink Design Optimization工具箱结合HPPC测试数据利用数值优化的方法完成电池模型参数的辨识。

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最后,将参数辨识结果代入电池模型中。

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通过仿真数据与实验数据对比可以看出,电池模型的吻合程度高、拟合效果好,可准确地反映锂电池的动态特性。

原文始发于微信公众号(新能源汽车仿真团队):电池SOC仿真系列-基于Simscape的锂电池建模方法

版权声明:admin 发表于 2022年1月5日 上午6:59。
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