铅酸动力电池高阶PNGV改进模型研究

作者：杨勇; 严运兵^*

来源：电子测量与仪器学报, 2019, 33(05): 1-8.

DOI：10.13382/j.jemi.B1801506

• 铅酸动力电池
• 等效电路模型
• PNGV模型
• 参数辨识
• 遗传算法

为了提高动态工况下铅酸动力电池荷电状态(SOC)的估算精度,针对现有Thevenin模型和PNGV模型仅有一个极化环节、动态工况下暂态响应精度不高的缺点,进行了铅酸动力电池等效电路模型的改进研究。在PNGV模型基础上增加极化环节,建立了改进高阶PNGV等效电路模型和对应的Simulink模型。采用高速可编程电子负载和电压电流数据采集卡搭建实验平台、以EVF-38铅酸动力电池为对象进行了不同倍率放电、脉冲放电和动态工况放电实验,根据采集的实验数据,运用遗传算法(GA)对改进模型极化环节参数在电流加载和卸载条件下分别进行了辨识。将动态工况下模型输出的仿真电压与实验实测电压进行比较,验证了模型的精度。改进后的高阶PNGV模型脉冲放电和动态工况仿真端电压最大相对误差分别为0. 986%和2. 155%,相对于原PNGV模型,动态工况实验仿真精度最大提高了1. 313%,实验结果验证了铅酸动力电池高阶PNGV改进模型具有更好的准确性和动态性能。

• 出版日期2019
• 单位黄淮学院; 武汉科技大学