背景
之前我们介绍过电池不同的等效电路模型(基于simulink的电池(储能)模型仿真),主要是由内电源及RC元器件电路组成,完成电池RC等效后,如何确定等效电路中各元器件的参数是关系到电池模型精度的关键。确定电池等效电路参数的过程一般被叫做电池模型参数辨识,目前关于电池参数辨识的方法也很多,如基于遗传算法的电池参数辨识、带遗忘因子最小二乘法电池参数辨识方法、递推最小二乘参数辨识方法、在线参数辨识方法等。作者作为门外汉角度来看,相对主流方法为数值计算法和最小二乘法。
数值计算法
该方法的思路是通过HPPC(Hybrid PulsePower Characteristic,混合功率脉冲特性)测试计算各元器件参数,具体HPPC测试可以参照《Freedom CAR测试手册》。

HPPC测试曲线
(1)一阶RC等效电路 一阶RC等效电路非线性特性好,能够快速便捷模拟仿真出锂电池的动静态电压特性,动锂电池系统的研究和仿真具有一定的帮助,一阶等效电路图如下所示:

(2)二阶RC等效电路
二阶RC等效电路用电阻表示欧姆压降,一个RC网络表示电化学极化特征,另一个RC网络表示浓差极化特征。二阶RC等效电路图如下所示:

二阶RC等效电路
通过上述HPPC测试曲线中电压和电流不同的稳态点和拐点,结合伏安特性及经验公式,可计算出一阶和二阶RC参数。该方法虽然可以计算,但该方法涉及的公式中有时候也存在一些相对不确定的参数,如果进一步配合其他方法,可以提高参数辨识的效率。
最小二乘法
最小二乘法是目前应用十分广泛的电池参数辨识方法,其原理是对过度确定系统,即其中存在比未知数更多的方程组,以回归分析求得近似解的标准方法,在这整个解决方案中,最小二乘法演算为每一方程式的结果中,将残差平方和的总和最小化。
大体理解起来就是根据已有确定参数,针对未知系数,不断根据输入输出确定回归方程系数,直到找到满足误差要求的合适的参数。
为方便操作,节省程序开发成本(其实是不会),以下针对之前建的二阶RC等效电路,通过matlab自带的Parameter Estimation Tool工具箱演示参数辨识的过程。
当然,要进行参数辨识,前提是要有一组已知的确定参数,可以是根据上文提到的实际电池HPPC测试获得的实测参数,也可以是其他充放电方式获取测试参数。
本文以matlab自带的电池模型进行脉冲充放电测试,记录电池电流及电池电压数据,将此数据作为自建二阶RC参数辨识的基础数据,同时也作为辨识后校准模型。

电池充放电模型及结果记录

电池充放电模型仿真结果
Parameter Estimation Tool工具箱辨识操作步骤如下:
(1)将上述模型得到的电压电流数据保存至文件或工作空间,仿真时,我们直接在模型中给定同样的脉冲电流信号,因此,只需要输出电压数据即可。

校准模型电压数据
(2)打开已经搭建好的二阶RC等效电路模型,在matlab中将要辨识的参数变量进行定义,并给定一组初始值。

自建二阶RC等效电路数学模型

定义自建二阶RC等效电路数学模型中变量初始值
(3)在simulink中打开Parameter Estimation Tool工具箱并新建实验。

打开Parameter Estimation Tool工具箱

新建辨识测试实验
(4)导入已有数据,并设置输入输出参数的数值范围,个人认为如果每个参数可以大体确定一个数值范围,在一定程度上可以加快参数辨识的速度,节省时间,也避免出现一些不合理的数值。

选择输出信号

选择目标输出信号


(5)参数设置完成确认无问题后,点击Estimate开始进行参数辨识,整个过程可能会有些慢,只需稍等片刻即可。


参数计算结束
(6)参数计算完成后,最终各个参数数值会显示并更新在matlab的工作空间。

参数辨识后数值结果
(7)将辨识后的参数应用于自建二阶RC模型,并与一开始搭建的校核模型进行电压结果对比,可以看出,与标准模型结果重合度还是挺高的。

审核编辑:刘清
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