不間斷電源SOC的改進估計算法

因為啊測量容易造成電流開路電壓的誤差方法不便于測量開路電壓,但擴展卡爾曼濾波方法可以彌補兩者的不足,起到固定的用途,因此,在本文中,我們采用啊測量開路電壓法和擴展卡爾曼濾波算法,結合前面發揮發揮自己的優勢,并克服的缺陷。模型而言,雖然把模型的滯后效應和極化效應的模型能反映電池的特點,但很明顯,復雜的結構模型,計算成本高,簡化模型,開路電壓的集成一個變量,而不是計算開路電壓,因此,我們采用復合模型,可以反映電池的重要特點,提高精度,而且還可以減少計算時間。

Ah測量方法是目前最簡單、最常用的一種估計方法。根據卡爾曼濾波算法的離散時間思想，將其基本公式改寫為:

式(2-2)中，SOCk表示第k時刻的荷電狀態值，將傳統Ah計量方法中的荷電狀態值進行量化，并通過擴展卡爾曼濾波算法對其進行了有效修正。其中，充放電比影響系數I和溫度t影響系數t是我們必須解決的兩個因素，其中，充放電率影響系數(I)可由peugeotkert方程求得。根據電池的充放電特性，不同的充放電速率會導致電池的充放電能力不同。同時，不同的充放電速率也會對電池電壓和荷電狀態值的變化出現影響。

使用開路電壓之間的關系和國家每個采樣時刻SOC的SOC值初始值,和啊測量來估計未來時刻的SOC狀態值修正后功能要擴展卡爾曼濾波算法的初始值電流開路電壓法和阿法積累造成的誤差修正,提高計算的準確性。擴展卡爾曼濾波算法的具體修改步驟如下:(1)模型選擇:為了降低計算成本，保證估計結果的準確性，我們采用復合模型。(2)計算卡爾曼濾波的方程匹配系數。(3)狀態變量初始化。(4)采用擴展卡爾曼濾波算法進行校正。SOC的初始狀態值SOC0可以根據上一次剩余功率和電池當前開路電壓來計算。噪聲誤差的初值Dw、Dv和均方估計誤差P0+是根據不同電池型號的噪聲干擾和數據采集確定的。

改進的SOC估計算法結合了Ah法、開路電壓法和擴展卡爾曼濾波算法的優點。首先,用開路電壓的方法系統供應一個相對準確的SOC狀態初始值,然后不斷重復使用啊測量SOC狀態值計算,初步估計SOC值的當前狀態,使用卡爾曼濾波器算法的校正,啊,消除測量誤差和開路電壓的方法,得到一個SOC狀態最優估計的當前時間。該算法不僅降低了計算成本，而且提高了計算精度，使整個系統穩定有效。