考虑电池温度和倍率特性的多模型卡尔曼滤波SOC估计

发布时间：2020-11-14 22:48

　　 全球范围内能源危机和环保问题的日益严重,逐渐暴露了传统燃油汽车在能源消耗和污染物排放方面的巨大缺陷,想要汽车工业的可持续发展就要求电动汽车不断进步并逐步替代燃油汽车。电动汽车中动力电池是整车唯一动力来源,故其可实现废气的零排放。电池性能的好坏会直接影响到车辆的整车性能以及汽车的行驶安全性,是最为核心的技术难题。为确保动力电池组优秀的性能,延长电池组的使用寿命,电池管理系统对电池组合理的管理和控制是非常重要的。而电池荷电状态(State of Charge,SOC)的估计是电动汽车电池管理系统(Battery Management System,BMS)中最为基础和重要的功能,SOC的精确估计也是电动汽车最为关键的核心技术。电池是一个复杂的非线性系统,针对不同应用条件下单一电池模型不能准确描述电池的特性而引起SOC估计误差的问题,设计了一种考虑电池不同特性的多模型卡尔曼滤波SOC估计算法,建立两个模型分别描述电池的温度特性和倍率特性,将两种模型的估计值融合得到最终SOC估计结果。首先,为了以获取电池组的温度特性及倍率特性,设计了不同温度下的混合动力脉冲功率特性测试(The Hybrid Pulse Power Characterization,HPPC)试验以及变电流HPPC试验;然后分别建立了考虑电池温度和电池充放电倍率的动态Thevenin模型,并在HPPC试验的基础上,进行了电池模型参数辨识,确定了两电池模型的动态参数;最后,提出了一种考虑电池温度与倍率特性的多模型自适应卡尔曼滤波SOC估计算法;建立了SOC估计算法的仿真模型,并将SOC估计算法应用于动应力测试(Dynamic Stress Test,DST)工况,仿真结果表明本文的多模型滤波算法在变电流工况下具有的精度优势,验证了该方法在复杂环境下的适应性。考虑电池温度和电池充放电倍率的模型均可在一方面描述电池的性能,多模型卡尔曼滤波SOC估计方法将电池内部的温度和倍率的动态特性信息相融合,更好地解释了电池在复杂环境下的非线性特性,使SOC估计在整个充放电区间和复杂的使用环境下保持较高精度,提高了SOC估计的准确性和鲁棒性。
【学位单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U469.7
【部分图文】：

2 章 锂离子电池性能及 SOC 估算方电池工作原理池的组成部分主要有多孔负电极、多孔正电极、隔膜极即电池的负极，与电池的负极接线柱相连，材料多的正极，与电池正极接线柱相连，如第一章第二节所使用可以分成不同种类锂离子电池，且不同种类的锂样，常见的正极材料有 LiCoO2、LiMn2O4、LiNiO2和 属复合膜，位于电池正负极之间，防止电池内部正负一种多孔材料，锂离子可以穿过隔膜。电解质是一种溶剂，需有良好的导电性，对负极有较高的锂嵌入量电压，以减少自放电和电池内部气压[35]。锂离子电池之间的移动来工作，其工作原理如图所示。

正极材料 LiFePO4 内阻 ≤1mΩ进行本试验的平台主要包括：美国 Arbin BT2000多功能电池测试系统、恒温测试箱、监控用PC上位机，如图3.1所示。其中 Arbin BT2000多功能电池测试系统可以同时对12种不同类型的电池进行独立实验，具备恒流充放电、恒压充放电、脉冲充放电等功能，并且可编程控制充放电循环，根据用户指定的配置文件控制每个电池的充放电电流并能够按时间变化记录测试过程中的实验数据。恒温控制器主要用于配置测试用环境，可以实现温度在-45℃至190℃的范围内调节。监控用PC上位机主要负责数据的实时显示以及后续处理。图3.1电池实验平台

图3.4HPPC测试制度表中电流为相对值，手册中以放电电流为正，充电或反馈电流为负。而通个完整的测试流程是由表3.4所示的脉冲功率特性制度重复进行组成的。简单就是从高 SOC 到低 SOC，每放10%电量做一次 HPPC 的脉冲制度，且每放电结束后有一个小时的静置的时间，使电池的电压值恢复到稳定状态。完PC 测试流程如图3.4所示。0 10 20 30 40 50 60-1-0.500.51Time in Profile(s)Current(relative)
【参考文献】

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本文编号：2884035