一种利用SOC数据实现主动均衡的锂电池管理系统

发布时间：2020-05-25 21:04

【摘要】：随着新能源汽车的不断推广,动力电池的研究得到了广泛关注。由于动力电池容量有限,在有限电池储能范围内,实现能源利用最大化,延长电池寿命,同时保障电池安全是电池管理系统(Battery Management System,BMS)研究的核心问题。荷电状态(State of Charge,SOC)估算一直是BMS研究的重点。SOC是一种表征电池剩余容量的重要指标。BMS能利用SOC计算电动汽车续航里程,优化能量回收策略,实现电池充放电均衡,进行故障诊断等。SOC的估算存在很多问题。第一,当使用高阶的等效电路模型时,不可避免的造成计算量大和实现困难等问题;第二,当模型参数初始值选择不合适时,算法收敛时间长;第三,如果不考虑环境温度的影响,SOC估算结果将不是真实值;第四,当使用库伦积分的方法时,将造成SOC估算误差很大;最后,如果没有实现模型参数修正方法,在BMS运行期间电池模型参数不太可能跟踪实际模型参数的改变。本文提出考虑温度因素的利用递归最小二乘法(Recursive Least Square,RLS)的SOC卡尔曼估计方法解决上述提到的问题。第一,使用简单的一阶RC等效电路模型,在保证精度的同时降低计算量;第二,专有的模型参数查找表确定模型参数初始值;第三,建立温度的电池模型以考虑温度的影响;第四,使用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法有效地减小很大的SOC估算误差;最后,采用RLS算法实时跟踪电池模型参数的变化。在Matlab/Simulink环境下对提出的SOC估算技术进行仿真。仿真结果表明,能够得到小于0.87%的SOC估算误差。
【图文】：

特斯拉电池管理系统实物图

不同温度和充放电速率下的老化特性
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM912

【参考文献】

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本文编号：2680745