Battery Circuital Modelling and SOC Estimation with Extended Kalman Filter: Software Simulations and Real-Time Hardware-in-the-Loop Validation

Alessandro Porcelli

Battery Circuital Modelling and SOC Estimation with Extended Kalman Filter: Software Simulations and Real-Time Hardware-in-the-Loop Validation.

Rel. Daniela Anna Misul, Federico Miretti, Matteo Acquarone, Bernardo Sessa. Politecnico di Torino, Master of science program in Automotive Engineering, 2024

Abstract

Studio del modello circuitale di una batteria con implementazione dello stesso su Simulink. I relativi parametri sono inizializzati utilizzando il software Matlab e ottimizzati sfruttando il tool di Simuink chiamato "Parameter Estimator" sulla base di dati reali relativi ad un test HPPC. Il modello, così ottenuto, è validati sfruttando dati reali relativi ad un ciclo differente (UDDS Test Cycle). Successivamente studio dell'algoritmo dell' Extended Kalman Filter sfruttato nel caso di stima in tempo reale del SOC di una batteria. Il modello dell'EKF è implementato sfruttando i software Matlab e Simulink ed è testato usando diversi test cycles e diverse condizioni al contorno, in modo da analizzarne il funzionamento, anche rispetto al SOC stimato tramite metodo del Coulomb Counting.

Infine, il modello dell'EKF creato è validato utilizzando hardware (dSPACE) real time simulation, inizialmente caricando il modello su un singolo hardware e, in seguito, utilizzando un hardware-in-the-loop setup, facendo comunicare (con comunicazione CAN) due hardware differenti, di cui uno conterrà esclusivamente i dati della batteria (di fatto, simulandola) mentre l'altro conterrà il modello dell'EKF (simulando il BMS).