锂离子动力电池电化学建模与仿真研究

发布时间：2017-04-19 10:05

  本文关键词：锂离子动力电池电化学建模与仿真研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：动力电池的性能对电动汽车的整车动力性、续驶里程和安全性能有重大的影响,而电池的荷电状态和健康状态估计的准确性、循环寿命预测的精度、安全稳定的运行都与动力电池的模型精度密切相关,因此,建立精确的电池模型对电池的研究具有重要意义。对于电池内部反应机理的分析,建立电池的仿真模型可以降低实验中电池能量的损耗;对于控制需求和均衡策略的制定,建立电池仿真模型可以极大地缩短设计周期、降低使用成本;对于电池的热管理系统,建立精确的电池仿真模型可以分析电池内部的温度分布和变化规律,防止电池出现热滥用现象;对于电池的均衡管理系统,建立精确的电池仿真模型可以准确地估计电池的均衡变量,如端电压、荷电状态等,有利于电池合理、高效地使用。因此,精确的模型对电池的性能分析和管理是非常必要的。本文围绕锂离子动力电池的电化学机理建模及仿真研究做了以下几方面的工作:首先,介绍了锂离子动力电池电化学建模的背景及其研究意义,根据国内外参考文献,总结了锂离子动力电池建模的研究现状,并阐述了国内外电化学模型化简、参数辨识的研究现状。然后,介绍了锂离子电池的内部结构及工作原理,基于多孔电极理论和浓溶液理论,根据Fick扩散定律和Butler-Volmer动力学方程等建立了锂离子电池单粒子模型,采用三参数抛物线方法将锂离子电池单粒子模型中表示电池内部锂离子扩散过程的偏微分方程简化为常微分方程组和代数方程,得到化简的锂离子电池的单粒子模型。其次,以A123磷酸铁锂电池为研究对象,基于正极开路电压经验表达式,结合实验端电压数据和单粒子模型端电压数据,拟合得到电池正极开路电压表达式。由于单粒子模型内的部分参数随着电池的使用发生变化且不能直接获得或测得,因此,采用菌群觅食优化算法对其进行了辨识。这部分参数包括正极和负极活性区域的表面积、正极和负极的固相锂离子扩散系数及正极和负极的反应速率常数。最后,在Matlab/Simulink中搭建了锂离子电池单粒子模型,将拟合得到的正极开路电压表达式、负极开路电压经验表达式、辨识得到的参数值和参考文献中获得的参数值带入到单粒子模型中进行仿真实验。分别在恒流放电工况、变电流工况,NEDC工况下得到单粒子模型的端电压数据,与实验测得的锂离子电池端电压比较,进而验证了单粒子模型的精度,并对端电压误差进行了分析。对比了锂离子电池等效电路模型、电极平均模型和单粒子模型的精度,并基于单粒子模型,分析了锂离子电池的放电特性。
【关键词】：锂离子电池 单粒子模型 三参数抛物线方法 菌群觅食优化算法 模型验证
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要4-6
• abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 研究现状11-18
• 1.2.1 锂离子电池建模方法研究现状11-16
• 1.2.2 电池电化学模型简化方法研究现状16-17
• 1.2.3 电化学模型参数辨识方法研究现状17-18
• 1.3 本文主要研究内容18-20
• 第2章 锂离子电池电化学模型及其化简20-30
• 2.1 锂离子电池的结构20-21
• 2.1.1 锂离子电池的电极20-21
• 2.1.2 锂离子电池的电解液21
• 2.1.3 锂离子电池的隔膜21
• 2.2 锂离子电池工作原理21-22
• 2.3 锂离子电池重要参数22-24
• 2.3.1 电压22
• 2.3.2 容量22-23
• 2.3.3 内阻23
• 2.3.4 荷电状态23
• 2.3.5 温度23-24
• 2.4 锂离子电池单粒子模型24-27
• 2.5 锂离子电池单粒子模型化简27-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第3章 锂离子电池单粒子模型参数辨识30-44
• 3.1 拟合单粒子模型中开路电压表达式31-33
• 3.2 菌群觅食优化算法33-37
• 3.2.1 菌群觅食优化算法改进35-36
• 3.2.2 菌群觅食优化算法参数选取36-37
• 3.3 菌群觅食优化算法辨识参数的步骤37-39
• 3.4 参数辨识结果39-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第4章 锂离子电池单粒子模型仿真44-53
• 4.1 单粒子模型精度验证45-49
• 4.1.1 恒流放电工况45-46
• 4.1.2 变电流工况46-47
• 4.1.3 NEDC工况47-49
• 4.2 电池模型精度对比49-50
• 4.3 基于单粒子模型分析电池放电特性50-51
• 4.4 本章小结51-53
• 第5章 总结与展望53-55
• 5.1 全文总结53
• 5.2 研究展望53-55
• 参考文献55-61
• 作者简介及科研成果61-62
• 致谢62

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本文编号：316017