基于等效电路模型的车用动力电池内部状态估算研究

发布时间：2020-04-16 22:23

【摘要】：动力电池是电动汽车的主要能量来源,其发展水平直接关系着电动汽车的发展前景。动力电池的性能不仅取决于单体电池的材料、制造工艺等方面,而且与电池的管理水平密切相关。其中,电池的荷电状态(SOC)估计一直是电池管理的技术难点。由于动力电池应用环境复杂,并且其剩余电量无法通过传感设备直接测量得到,因此需要基于电池模型来实现。为此,本文以三元材料锂离子动力电池为研究对象,对电池模型以及SOC的动态估算展开了以下几个方面的研究:首先,阐述了几种常见锂离子电池的重要组成部分及其基本原理,并以某款三元材料锂离子动力电池为研究对象,分析了不同放电倍率以及温度条件下电池的电压、内阻以及容量等基本特性。结果表明:在不同温度及放电倍率下,三元材料锂离子电池的端电压及容量变化较为明显;开路电压与SOC始终保持着较为稳定的映射关系;欧姆内阻在低温环境下明显增大。其次,以Thevenin、PNGV以及DP三种常用的等效电路模型为研究对象,选取应用广泛的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法分别基于以上三种电池模型进行SOC估计,并在三种测试工况下对电池模型精度、SOC估算精度以及模型精度与SOC精度之间的定量关系展开分析。结果表明:DP模型精度最高且具有很强的动态适应性;基于三种等效电路模型的SOC估算结果均能适应多种测试工况,其中基于DP模型的SOC估算精度最佳;电池模型的均方根误差以及误差分布标准差与其对应SOC估计结果的均方根误差以及误差分布标准差均线性相关,且随着电池模型精度的升高,其相对应的SOC估算模型的精度也有所提升。最后,在研究了电池基本特性以及电池模型对SOC估算影响的基础上,以DP模型为目标电池模型,提出了可以同时估计电池参数以及SOC的双无迹卡尔曼滤波器(DUKF)。分析结果表明:DUKF算法相比于离线辨识方法可获取更高的模型精度,且能实时反映出电池模型参数的动态变化趋势;其中,欧姆内阻可用于表征电池的健康状态(SOH),从而能够实现SOC与SOH的同时在线估计;相比于EKF以及UKF算法,DUKF算法具有明显的精度优势,其各项SOC误差统计结果均为最小,最大误差值保持在3%以内。
【图文】：

第 2 章 锂离子电池的工作特性与实验方案.1 锂离子电池的结构及工作原理目前，锂离子电池按照其封装形式可分为方形、圆柱和软包，一般由膜、电解质以及正负极等部分组合而成，其基本结构见图 2-1。正极部含锂活性化合物，比较常用的有 LiFePO4、LiCoO2、LiMn2O4(NiCoMn)O2等。负极部分应用较为普遍的有碳类、钛酸锂以及硅基等部分主要以性能较为稳定的液态有机电解质为主。隔膜部分多使用抗刺较强的聚烯微多孔膜。软包电池圆柱形电池

图 2-2 锂离子电池工作原理示意图[61]象及实验平台一款额定容量为 35Ah、标称电压为 3.7V 的软包象，，其基本的性能参数如表 2-2 所示。表 2-2 本文所用三元材料锂离子电池单体性能参数项目 具体参数电池类别 Li(NiCoMn定容量（Ah） 35称电压（V） 3.7止电压（V） 充电：4.2，放充电电流（A） 持续 1C，脉放电电流（A） 持续 3C，脉
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U469.72

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本文编号：2630093