三元锂离子电池的SoC估计方法研究

发布时间：2017-07-25 21:13

  本文关键词：三元锂离子电池的SoC估计方法研究

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【摘要】：三元锂离子电池与磷酸铁锂、钴酸锂和锰酸锂离子电池相比,具有能量密度高,成本低的优点,能够更好地解决纯电动车的续航里程问题。NCR18650A是松下公司出产的一款镍钴铝三元锂离子电池,通过小单体串并联组成电池组,可以作为电动汽车动力电池和太阳能储能电池。对电池SoC进行估计是实现电池管理最重要的也是最基础的工作。基于电池实验测试数据,建立电池的电路模型,得到电池的电路模型参数,在此基础上运用智能算法对电池SoC进行估计,是目前比较成熟的电池SoC估计方法。综合调研发现,当前电池测试中存在一些共性问题,如设备采样速率的选取、实验数据的处理方法没有被详细的分析；传统的SoC定义不适合动态工况的安时计量；电池特性试验静置时长对SoC估计的影响程度；充、放电极化参数的差别；极化RC网络环节数的确定都没有得到详细的分析和研究,实验证明这些因素影响电池SoC的估计精度。本文基于NI 6221数据采集卡和LabVIEW软件等搭建了电池测试系统。考虑环境温度,充、放电倍率等因素对电池容量的影响,使用电池官方数据和实验测试数据,对电池的SoC定义进行了修正。基于修正后的SoC定义和特性测试数据,建立了电池参数模型,并得到了充、放电下的电池参数。基于得到的电池模型,使用SR-UKF算法估计了NCR18650A电池的SoC。论文主要工作包括：第一,设计并搭建了电池测试系统,完成了电池容量、特性和模拟工况测试。提出从大量数据中高效、准确提取电池特性参数的方法。综合考虑数据处理时间和测试精度,当电压采样频率为10Hz时,可精确地从电池的零状态响应中测量到电池的欧姆压降。第二,考虑电池的充放电倍率、温度、循环次数和充放电效率,修正了电池SoC的定义。实验结果表明,修正SoC定义计量精确,可用于变工况下的动态安时计量。第三,建立了电池等效电路离散模型,并完成了参数识别。在电池的电势特性的分析中,考虑电池的滞回特性和静置时长对EMF测量误差的影响。对于电池的超电势特性,研究了不同SoC下的电池的欧姆内阻和极化情况。第四,基于平方根无迹卡尔曼滤波算法对电池SoC进行估计,验证本文估计方法的有效性,结果精度较高,具有较高的鲁棒性,能有效降低初值偏差的影响。本文设计了电池测试系统,基于搭建的测试系统,完成了三元锂电池NCR18650A的电池性能测试,建立了基于等效电路的电池模型,使用SR-UKF滤波算法对SoC进行估计,解决了目前电池SoC估计中存在的一些共性问题,该项研究具有重要的应用价值。
【关键词】：三元堘离子电池 电池测试系统 电池模型 SoC SR-UKF
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.2 SoC估计的研究现状11-17
• 1.2.1 传统SoC估计方法12-13
• 1.2.2 基于电池模型联合智能算法的SoC估计方法13-17
• 1.3 电池测试系统的研究现状17
• 1.4 本文的研究内容17-19
• 2 锂电池测试实验平台设计与实现19-36
• 2.1 三元锂离子电池NCR18650A19-21
• 2.2 测试系统设计与实验方法21-29
• 2.2.1 电池测试系统的设计21-22
• 2.2.2 采样频率的确定22-23
• 2.2.3 电池测试系统的软件设计23-27
• 2.2.4 实验方法27-29
• 2.3 实验结果29-35
• 2.3.1 容量测定实验29-30
• 2.3.2 电池特性实验30-34
• 2.3.3 模拟工况实验34-35
• 2.4 本章小结35-36
• 3 SoC定义的修正36-51
• 3.1 放电倍率容量影响因子的计算36-39
• 3.2 温度容量影响因子的计算39-42
• 3.3 循环次数容量影响因子和充、放电效率的计算42-45
• 3.3.1 循环次数容量影响因子的计算42-44
• 3.3.2 充、放电效率的计算44-45
• 3.4 修正SoC定义的实验验证45-50
• 3.4.1 温度和循环次数容量影响因子的确定45-46
• 3.4.2 参考容量的验证和调整46-49
• 3.4.3 充、放电效率的验证和调整49
• 3.4.4 模拟工况的修正SoC定义验证49-50
• 3.5 本章小结50-51
• 4 电池模型建立与参数识别51-64
• 4.1 电池OCV与SoC的关系51-57
• 4.1.1 电池端电压回弹静置时间的影响52-53
• 4.1.2 电池充、放电开路电压与SoC的关系53-56
• 4.1.3 电池电动势的测量和滞回校正56-57
• 4.2 电池内阻及极化参数识别57-61
• 4.2.1 电池的欧姆内阻57-58
• 4.2.2 电池的极化参数计算58-61
• 4.3 模型的验证61-63
• 4.3.1 等效电路的离散模型61-62
• 4.3.2 多工况下模型的验证62-63
• 4.4 本章小结63-64
• 5 基于平方根无迹卡尔曼(SR-UKF)滤波算法的电池SoC估计64-75
• 5.1 卡尔曼滤波64-65
• 5.2 无迹卡尔曼滤波和平方根无迹卡尔曼滤波65-69
• 5.2.1 无迹卡尔曼滤波65-67
• 5.2.2 平方根无迹卡尔曼滤波67-69
• 5.3 基于平方根无迹卡尔曼滤波算法的SoC估计69-74
• 5.3.1 平方根无迹卡尔曼滤波模型69-70
• 5.3.2 系统过程噪声和测量噪声方差矩阵的确定70-72
• 5.3.3 SR-UKF SoC估计结果72-74
• 5.4 本章小结74-75
• 结论75-77
• 参考文献77-80
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况80-81
• 致谢81-82

【共引文献】

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本文编号：573289