动力锂电池SOC估算及电池组管理系统的设计

发布时间：2019-10-03 07:15

【摘要】：随着环境和能源问题的不断加重,尤其是国内的PM2.5值不断的升高,电动汽车越来越受到人们的关注,发展迅速,而动力电池却成为了这一发展趋势的瓶颈。电池组管理系统的研究应运而生,成为了现阶段的研究热点。 本文以动力锂电池为研究对象,模拟电动汽车的运行条件,探究剩余电量的估算方法,研制适宜的电池组管理系统。目的是要提高SOC的估算精度,增强电池组运行的可靠性,提升电池组的能量利用率。 本文的主要工作包括：SOC估算方法的研究与改进,电池组管理系统的总体设计、硬件电路设计以及软件LabVIEW程序的编写。 经过分析比较之后,选择卡尔曼滤波算法作为SOC估算的核心算法,并对其进行了改进和发展,完善了SOC的估算。先选定电池等效模型,在此基础上,以最小二乘法为核心,结合正交最小二乘法和递推最小二乘法进行模型的参数在线辨识。结合安时积分法和开路电压法对SOC进行初始化,利用无迹卡尔曼滤波算法进行估算,结合粒子滤波对估算过程的噪声误差进行处理,得到了精度较高的估算。 设计了电池组管理系统,以LabVIEW为开发平台的CompactRIO(小巧坚固、灵活可靠)作为控制核心,设计了数据采集电路、系统保护电路以及系统控制电路,实时监测电池组运行参数的变化,并依此估计SOC值,同时防止电池组出现过温、过流、过压、不均衡等问题。 为了将各项任务更好地完成,需要将任务分配进行优化,本文利用CompactRIO的高级控制、优质高速测量、信号处理分析等优点,采用不同的开发构架和开发模式来实现各个部分的功能,以LabVIEW软件为基础,编写了系统的数据采集程序、数据存储程序、以及系统控制部分程序,并结合MATLAB,完成了SOC估算程序的设计。 经系统整体测试,本文设计的电池管理系统可以准确的采集动力锂电池组的运行状态信息,各部分程序运行流畅,无冲突,改进的估算方法将SOC的估算精度降低至10%以下,满足设计要求,运行可靠稳定。
【图文】：

现在将式（2.66)进行非线性的整理，令状态空间模型的状态变量为x = [;Ci ,其中JC2 =?<,(/),系统的输入为电池的工作电流w(幻= /(^:)，输出为电池的端电压>>(0 =「(幻，= 1()则表不随机输入量W对系统状态变量X的干扰产生的状态1_外2(幻_噪声，V(yt)表示电池端电压的测量噪声，那么锂离子电池的非线性模型可以整理成：x{k +1) = /[x(A:),w(々)] +W⑷ (2. 67)y{k) = g[x{k),u{><-)] + v{k) (2. 68)2.3.3 OCV与SOC关系的确定动力锂电池模型的参数辨识和SOC估算的预测中，都会用到OCV与SOC的函数关系，是完成整个SOC估算的关键。在实际应用中，根据数据确定OCV于SOC的关系通常有两种方法：查表法和数据拟合法。在使用查表法时，需要将OCV和SOC的数据以表的形式一一对应地存储起来，存储数据的量越大，得到的关系越准确，要达到准确的结果，需要占用很多的资源，查找过程耗时过长，使用情况并不理想。所以，，本文选择数据拟合的方法来得到OCV和SOC之间的函数关系式。

SOC的估算结果
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM912

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本文编号：2545330