锂离子电池荷电状态及健康状态估计研究

发布时间：2023-03-03 13:19

　　在环境污染和能源危机的背景下,大力发展新能源电动汽车已成为解决相关问题的有效措施之一,高性能的锂离子电池作为电动汽车的主要动力源,也受到了广泛的研究和开发。本文针对一款NCM811/石墨软包电池,在实验特性分析、模型及参数辨识、荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)在线联合估计、SOH离线估计等方面进行了研究与分析。主要研究内容和成果如下:首先,开展了锂离子电池性能实验测试,分析了电池的主要性能指标和影响因素,在不同温度下进行了开路电压测试、容量测试、内阻测试及老化循环测试。得到了电池各个参数随温度及SOC的变化曲线,以及电池老化过程中的容量衰减曲线,掌握了电池的工作特性。其次,分析了常用的电池模型,考虑模型精度和计算复杂度选择戴维宁等效电路模型建立数学模型。基于电池放电数据对模型进行参数辨识,得到了模型参数随温度及SOC的变化曲线。再次,介绍了扩展卡尔曼滤波算法的基本原理,提出了基于多时间尺度的双扩展卡尔曼滤波算法实现SOC及SOH联合估计,其中SOC估计采用微观尺度,SOH估计采用宏观尺度,大大减小算法的计算量。在不同温度的1C和0.33C恒流放电工况和动态工况下对算法进行了验证,...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 电池荷电状态估计研究现状
        1.2.1 传统方法
        1.2.2 基于模型的方法
        1.2.3 人工智能算法
    1.3 电池健康状态估计研究现状
        1.3.1 非直接及开环估计方法
        1.3.2 基于电池模型的参数识别闭环估计方法
        1.3.3 基于数据驱动的估计方法
    1.4 主要研究内容及结构安排
2 锂离子电池特性实验分析
    2.1 测试实验台搭建
    2.2 主要性能指标及影响因素
        2.2.1 主要性能指标
        2.2.2 主要影响因素
    2.3 电池测试实验及分析
        2.3.1 开路电压测试
        2.3.2 电池容量测试
        2.3.3 内阻测试
        2.3.4 老化实验
    2.4 本章小结
3 电池模型确定及参数辨识
    3.1 电池模型分析
    3.2 常用等效电路模型分析
        3.2.1 Rint模型
        3.2.2 戴维宁模型
        3.2.3 PNGV模型
        3.2.4 多阶RC模型
    3.3 数学模型及参数辨识
    3.4 本章小结
4 电池宽温度范围SOC及SOH联合估计
    4.1 卡尔曼滤波算法
        4.1.1 卡尔曼滤波算法原理
        4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法原理
    4.2 基于DEKF的联合估计方案
    4.3 多时间尺度的SOC及容量联合估计
    4.4 估计结果及算法验证
        4.4.1 恒流放电工况验证
        4.4.2 动态工况验证
        4.4.3 存在初始误差情况验证
    4.5 本章小结
5 电池离线SOH估计研究
    5.1 电池容量增量曲线分析
    5.2 电池健康状态表征参数及其变化特性
        5.2.1 基于IC曲线特征提取
        5.2.2 参数相关性分析
    5.3 线性衰减的锂离子电池健康状态估计结果
        5.3.1 高斯过程回归的原理
        5.3.2 估计模型的建立
        5.3.3 离线SOH估计结果分析
    5.4 非线性衰减的锂离子电池健康状态估计结果
        5.4.1 Ⅱ型电池的增量容量分析
        5.4.2 健康状态估计结果
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
个人简介
导师简介
获得成果目录
致谢



本文编号：3752761