【摘 要】
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基于电池模型进行电池系统管理已成为今后发展的重要趋势。电池模型主要分为数据模型、等效电路模型和电化学机理模型。SOC估计是电池管理系统的一个核心技术。现有的SOC估计方法,主要是基于等效电路模型结合卡尔曼滤波、数据模型的方法。基于电化学机理模型的SOC在线估计的研究较少,主要是因为电化学机理模型复杂、模型参数众多,并且各个参数的辨识敏感度不同,难以全部准确获取,阻碍了其在电池管理系统中SOC估计的
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基于电池模型进行电池系统管理已成为今后发展的重要趋势。电池模型主要分为数据模型、等效电路模型和电化学机理模型。SOC估计是电池管理系统的一个核心技术。现有的SOC估计方法,主要是基于等效电路模型结合卡尔曼滤波、数据模型的方法。基于电化学机理模型的SOC在线估计的研究较少,主要是因为电化学机理模型复杂、模型参数众多,并且各个参数的辨识敏感度不同,难以全部准确获取,阻碍了其在电池管理系统中SOC估计的应用。本文利用多项式近似的方法,对常用的电化学P2D（Pseudo-Two-Dimensional）模型进行模型简化,大大减少其计算量;并采用Fisher信息矩阵对相关参数进行参数可辨识性分析,得出可辨识性参数组,解决了参数的辨识问题;进而提出了基于简化的电化学机理模型SP2D（Simple Pseudo-Two-Dimensional）的SOC估计方法。本文通过仿真软件COMSOL的对比,验证了SP2D模型误差小于17m V,比SP（Single Particle）模型精度提高了50%以上,并且计算量仅为P2D模型的1.3%。同时本文通过模型比较,验证了参数辨识方法的有效性,可将参数辨识误差控制在4%以内。最后通过实验,证明了电化学模型SP2D的实际效果,结果表明基于SP2D模型的SOC估计方法较基于等效电路模型的SOC估计方法,可将SOC估计的平均误差减小近30%,在电池放电中后期更可减小达60%,有效解决在电池全工作范围内的SOC高精度估计问题。本文最后,基于该SOC方法设计了一款BMS一体机系统,并在实际车辆上对该SOC方法进行了HIL测试。
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