动力锂电池的荷电状态估计及热性能研究

发布时间：2025-02-11 16:59

　　为缓解汽车产业给能源资源和生态环境带来的巨大压力,发展电动汽车已经成为各国能源安全的重要战略措施。动力电池系统(包括电芯和电池管理系统((Battery Management System,BMS)))作为电动汽车的核心部件,电池的荷电状态(State of Charge,SOC)估计及电池的热管理作为电动汽车的核心技术是影响电动汽车整车续驶里程、成本、寿命及安全性的关键指标。本文主要针对动力电池系统中“电、热”这两个核心部分进行研究。通过建立圆柱形18650三元锂离子电池的二阶等效电路模型及电化学-热耦合模型,结合锂离子电池开路电压测试、最大容量测试及自定义动态工况测试等实验,估算车用锂离子电池荷电状态,并对锂离子电池的热性能进行研究。本文简要介绍了课题的研究背景,对电动汽车的发展历史进行概述,并比较分析了几种常用的动力蓄电池的优缺点,指出锂离子电池是较为理想的车用动力电池。对锂离子电池的工作原理、常用的几种建模方式以及锂离子电池荷电状态估计和电池在放电过程中热性能的国内外研究现状进行了分析说明。以美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Adm...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 引言
        1.1.1 电动汽车的发展
        1.1.2 动力蓄电池概述
    1.2 锂离子电池概述
    1.3 锂离子电池模型
        1.3.1 等效电路模型
        1.3.2 电化学模型
        1.3.3 锂离子电池的热模型
    1.4 课题的国内外研究现状
        1.4.1 锂电池荷电状态估计的研究现状
        1.4.2 锂离子电池热性能的研究现状
    1.5 课题研究意义及主要内容
        1.5.1 课题研究意义
        1.5.2 主要内容
2 测试仪器与方法
    2.1 NASA中锂离子电池数据描述
    2.2 实验条件
        2.2.1 实验对象
        2.2.2 实验仪器
    2.3 实验方案设计
        2.3.1 最大容量测试
        2.3.2 开路电压测试
        2.3.3 动态工况测试
    2.4 本章小结
3 基于GA-BP神经网络的锂离子电池荷电状态估算
    3.1 锂离子电池荷电状态相关概念
    3.2 GA-BP神经网络算法的介绍
        3.2.1 反向传播算法
        3.2.2 遗传算法
    3.3 基于GA-BP神经网络的荷电状态估计
        3.3.1 算法实现流程
        3.3.2 锂离子电池荷电状态估计结果对比分析
    3.4 本章小结
4 基于UKF算法的锂电池荷电状态估算
    4.1 锂离子电池模型
        4.1.1 锂离子电池等效电路模型
        4.1.2 开路电压模型
    4.2 等效电路模型参数辨识
        4.2.1 递推最小二乘算法
        4.2.2 复频域分析
    4.3 锂离子电池荷电状态估计
        4.3.1 无迹卡尔曼滤波算法
        4.3.2 实验验证
    4.4 本章小结
5 锂离子电池热性能的研究
    5.1 锂离子电池电化学模型
    5.2 锂离子电池热模型
        5.2.1 能量守恒
        5.2.2 三元锂离子电池热物性参数确定
        5.2.3 热模型的维度简化
    5.3 锂电池电化学-热耦合模型
        5.3.1 仿真软件介绍
        5.3.2 单体动力锂离子电池模型搭建
        5.3.3 模型验证
    5.4 计算结果与分析
        5.4.1 放电倍率的影响
        5.4.2 环境温度的影响
        5.4.3 对流表面系数的影响
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：4033570