摘要
本文研究了基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法对锂电池荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的估计问题。通过构建锂电池的等效电路模型（ECM），将SOC与SOH联合估计，以提高电池管理系统（BMS）的精度和鲁棒性。在MATLAB/Simulink环境中进行仿真实验，验证了DEKF算法在锂电池SOC和SOH联合估计中的性能。实验结果显示，该方法能够有效减小估计误差，提高电池状态估计的准确性。
理论
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锂电池等效电路模型（ECM） 锂电池的等效电路模型通常包括一个开路电压源（OCV）、一个串联内阻和多个RC并联网络。模型方程如下：
电压方程：
实验结果
通过MATLAB/Simulink搭建双机并联仿真模型，测试了在不同负载条件下的系统性能。
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有功与无功功率分配 从图中可以看出，双机在不同负载下都能够较好地实现有功功率和无功功率的均分。
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电压与电流波形 采用SVPWM调制后，系统电压和电流波形稳定，谐波含量降低，输出质量提升。
部分代码
% 系统参数
f_base = 50; % 基准频率
V_base = 380; % 基准电压
P_ref = 5e3; % 参考有功功率
Q_ref = 2e3; % 参考无功功率
% 下垂控制参数
kp = 0.01;
kq = 0.02;
% 初始化SVPWM参数
Ts = 1e-4; % 采样时间
Udc = 800; % 直流电压
% 生成SVPWM波形
theta = 0:Ts:2*pi; % 电角度
Vref = V_base * sin(theta); % 参考电压
% 调制函数
for i = 1:length(theta)
[T1, T2, T0] = svpwm_calc(Vref(i), Udc);
% 应用调制信号
apply_pwm(T1, T2, T0);
end
% 下垂控制
for t = 1:length(time)
% 读取当前功率
P_meas = measure_power();
Q_meas = measure_reactive_power();
% 调整频率与电压
freq_cmd = f_base - kp * (P_meas - P_ref);
voltage_cmd = V_base - kq * (Q_meas - Q_ref);
end
参考文献
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Guerrero, J. M., Vasquez, J. C., & Matas, J. (2011). Hierarchical Control of Droop-Controlled AC and DC Microgrids—A General Approach Toward Standardization. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58(1), 158-172.
Yazdani, A., & Iravani, R. (2010). Voltage-Sourced Converters in Power Systems: Modeling, Control, and Applications. Wiley-IEEE Press.
Blaabjerg, F., & Teodorescu, R. (2006). Power Electronics in Renewable Energy Systems. Proceedings of the IEEE, 94(12), 1887-1901.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）
