摘要
本申请涉及储能系统分析技术领域,公开了一种高温环境下户用磷酸铁锂储能系统的SOC估算方法。该方法包括:将磷酸铁锂电池置于35℃、40℃、45℃恒温环境进行充放电处理,采集开路电压数据构建三维特征数据集;对数据集进行六元非线性最小二乘拟合,构建温度耦合荷电状态映射模型;基于映射模型建立二阶等效电路,将参数设为荷电状态和温度的二元函数,得到动态等效电路模型;构建六维扩展状态向量,通过温度梯度自适应调整协方差矩阵的卡尔曼滤波算法处理传感器信号,得到荷电状态数值。本申请解决了如何在高温环境下准确估算户用磷酸铁锂储能系统的SOC,克服传统固定参数模型在高温工况下精度下降的缺陷。
技术关键词
动态等效电路模型
三维特征数据
磷酸铁锂电池系统
卡尔曼滤波算法
非线性最小二乘拟合
储能系统
协方差矩阵
环境温度传感器
电压
参数
数值
雅可比矩阵
系统分析技术
滤除高频噪声
方程
动态调整机制
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非线性系统模型
注意力机制
非线性滤波方法
分片
卡尔曼滤波算法
采煤沉陷区
多源监测数据
时间同步
监测方法
厂房
图像
特征提取模块
跟踪方法
卡尔曼滤波算法
子模块
ZYNQ平台
嵌入式平台
星图识别方法
星图数据
星图识别系统