电池的荷电状态(SOC)、功率状态(SOP)是电池管理系统中两个重要状态参量,分别反映了电动汽车的续航里程和瞬时动力性能。准确可靠的电池状态估计为电动汽车在实际复杂工况下的安全稳定运行提供保障。由于电池内部参量会随着工况、环境温度等因素实时发生改变,使得以此为基础的电池建模和状态估计成为难点。针对上述问题,本文以磷酸铁锂电池为对象,建立了温变-迟滞等效电路模型,并对电池SOC与SOP的实时估计算法展开深入研究。主要研究内容有:(1)根据磷酸铁锂电池的工作机理,对电池特性在不同温度下开展相关测试,分析了温度变化和迟滞现象对于电池建模的影响。在已有电池模型的基础上,建立了基于温变-迟滞效应的二阶RC等效电路模型,根据不同温度下的开路电压、内阻等参数的变化特性,采用直接辨识法对电池参数进行辨识。在Matlab中完成了建模仿真,结果显示在恒温和变温条件下带迟滞的温变模型比未带迟滞的温变模型误差小且稳定。(2)由于电池模型参数时变且扩展卡尔曼滤波算法(EKF)存在线性误差,导致SOC估计精度较低。针对此问题,通过引入温变-迟滞模型建立SOC估计状态空间方程,结合自适应无迹卡尔曼滤波法算法(AUKF)对电池SOC进行在线估计。仿真结果表明在恒温、变温条件下,AUKF算法比EKF滤波算法精度更高,且误差范围稳定,验证了该算法的准确性。(3)针对充放电过程中限制条件单一造成电池SOP估计结果不准确的问题,通过对混合脉冲功率特性法(HPPC)和单一约束条件下脉冲过程的分析,采用电流-电压-SOC联合约束条件对电池的峰值功率进行在线预测,依据所建电池模型,得出多约束条件下的充放电峰值电流,进而估算出峰值功率。仿真结果显示,与HPPC法相比,多约束条件下的峰值功率估计结果可靠性更高。