摘要：目前在化石燃料紧缺及环境污染加重的情况下，风电、光伏电池等发电技术补充了电力系统的一些不足，近年来随着各类分布式电源的数量和种类的剧增，由于分布式能源的通过风光热来发电，所以有很大的不确定性。微电网中的储能系统就是弥补这种不足的一种措施。目前，储能系统一般由蓄电池组成，要想准确控制蓄电池对于微电网的作用，就需要得知准确的电池SOC值。

论文针对电池进行简要的分析，给出了目前普遍对于电池SOC的定义，在综合精度与难度的基础上选择了电池的模型。论文基于扩展卡尔曼滤波算法( Extended Kalman Filter, EKF )对电池的SOC进行估计，在软件中搭建电池模型并结合卡尔曼算法模块进行仿真验证了EKF算法应用在SOC估算上的精确性。最后，介绍了基于LabVIEW设计微电网储能系统的控制界面的内容，进行仿真模型与控制界面的联调的方法介绍。

关键词：微电网，SOC，EKF滤波，电池模型，LabVIEW

目 录

摘 要

ABSTRACT

第一章 绪  论-1

1.1 研究背景与意义-1

1.2 微电网国内外研究现状-2

1.2.1 国外微电网发展-2

1.2.2 国内微电网发展-3

1.3 电池SOC国内外研究现状-4

1.4 论文结构与主要内容-5

第二章 锂离子电池的工作特点-7

2.1 锂离子电池的工作原理-7

2.1.1 锂离子电池的组成-7

2.1.2 锂离子电池电化学原理-7

图2.1 锂离子电池的内部工作原理-7

2.2锂离子电池的基本特性-7

2.2.1 锂离子电池的电压特性-7

2.2.2锂离子电池的内阻特性-8

2.2.3锂离子电池容量特性-8

2.3 锂离子电池SOC的研究-8

2.4 本章小结-9

第三章 锂离子电池模型的选择和参数辨识-10

3.1 电池模型的概述及选择-10

3.2 模型参数辨识-12

3.2.1锂离子电池基本参数-12

3.2.2 开路电压的辨识-12

3.3.3 其他参数辨识-14

3.4 本章小结-16

第四章 基于EKF的SOC估算算法与仿真-17

4.1 卡尔曼滤波原理-17

4.1.1 线性Kalman滤波-17

4.1.2 非线性离散Kalman滤波-19

4.1.3 非线性系统的线性化处理-19

4.2 基于EKF的SOC估算原理-20

4.2.1 EKF算法参数确定-20

4.2.2 滤波方程初值确定-21

4.3 SOC估算仿真-22

4.3.1 模型搭建-22

4.3.2 仿真波形分析-24

4.3.3 仿真总结-25

4.4 本章小结-26

第五章 基于LabVIEW的微电网储能界面设计-27

5.1 基于LabVIEW的储能监控-27

5.2 本章小结-28

第六章 总结与展望-29

6.1 总结-29

6.2 展望-29

参考文献-30

致  谢-32

附录-33

EKF代码：-33