【摘 要】
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随着“碳中和”和“碳达峰”概念的推广,我国新能源产业的发展日益迅速,动力锂离子电池出货量迅猛上升,并广泛应用于电动汽车及无人机等领域。能量状态(State of Energy,SOE)与峰值功率是电池管理系统对动力锂离子电池进行有效管理的重要理论依据。本课题针对动力锂离子电池的能量状态与峰值功率自适应协同预估展开研究。(1)设计了电池工作特性测试实验,探索动力锂离子电池的内阻、能量与开路电压等参数
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随着“碳中和”和“碳达峰”概念的推广,我国新能源产业的发展日益迅速,动力锂离子电池出货量迅猛上升,并广泛应用于电动汽车及无人机等领域。能量状态(State of Energy,SOE)与峰值功率是电池管理系统对动力锂离子电池进行有效管理的重要理论依据。本课题针对动力锂离子电池的能量状态与峰值功率自适应协同预估展开研究。(1)设计了电池工作特性测试实验,探索动力锂离子电池的内阻、能量与开路电压等参数在不同测试条件下变化规律,为等效电路模型构建提供理论依据。根据实验获得的电池工作特性,构建了改进的Thevenin等效电路模型,通过遗忘因子递推扩展最小二乘算法实现了精确的在线参数辨识,实验最大电压误差为38.40 m V。(2)针对在应用过程中扩展卡尔曼滤波算法噪声条件不能满足带来SOE估算误差的问题,通过滑动窗口构建新息序列对动力锂离子电池系统的观测噪声与过程噪声进行估算,设计滑窗多新息自适应扩展卡尔曼滤波(Sliding Window Multi InnovationAdaptive Extended Kalman Filtering,SWMI-AEKF)算法,通过对观测噪声协方差矩阵与过程噪声协方差矩阵的自适应匹配,实现SOE精确估算。(3)基于SWMI-AEKF算法估算得到的系统状态进行了基于等效电路模型的峰值功率估算研究,同时考虑SOE的影响,构建考虑SOE影响的峰值功率估算模型,实现了动力锂离子电池的能量状态与峰值功率自适应协同预估。(4)为测试本文所建立的能量状态与峰值功率自适应协同预估方法的估算精度,通过北京公交车动态应力测试工况与动态应力测试工况对SOE与峰值功率估算进行验证。SWMI-AEKF算法在不同的工况下的SOE估算最大的均方根误差与平均绝对误差分别为1.06%与1.03%,构建的峰值功率估算模型估算得到的峰值功率最大均方根误差为26.97 W、最大平均绝对误差为21.11 W。本课题通过获取动力锂离子电池的工作特性构建改进的等效电路模型并获取准确模型参数,采用SWMI-AEKF算法用于精确的SOE估算,并结合等效电路模型实现动力锂离子电池的峰值功率自适应协同估算。通过实验验证结果表明,本课题所设计的SOE与峰值功率自适应协同估算方法能有效的实现动力锂离子电池的SOE与峰值功率估算,为动力锂离子电池的有效管理与安全应用提供理论依据。
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