【摘 要】
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目前基于观测的锂离子电池温度调节方法对于温度场非观测位置的温控具有较大的迟滞性,为有效解决温度调控不及时所带来的安全问题,本课题采用基于数据-模型混合驱动控制的电池温度调节技术路线,重点优化锂离子电池建模、温度控制等关键技术。提出简化电化学-二维热耦合模型与基于协同粒子群算法的参数辨识方法,结合双自适应扩展卡尔曼滤波算法实现数据-机理模型融合,考察单体建模方法在电池组层级的可拓展性,并提出基于模型
【基金项目】
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潍柴专项基金项目“锂离子电池组多物理场耦合机制分析与建模研究”;
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目前基于观测的锂离子电池温度调节方法对于温度场非观测位置的温控具有较大的迟滞性,为有效解决温度调控不及时所带来的安全问题,本课题采用基于数据-模型混合驱动控制的电池温度调节技术路线,重点优化锂离子电池建模、温度控制等关键技术。提出简化电化学-二维热耦合模型与基于协同粒子群算法的参数辨识方法,结合双自适应扩展卡尔曼滤波算法实现数据-机理模型融合,考察单体建模方法在电池组层级的可拓展性,并提出基于模型预测控制与协同粒子群算法在线寻优求解的热管理控制策略。主要研究内容如下:首先,在现有简化电化学模型基础上,增加热行为描述,实现不同维度热行为定量表征,建立简化电化学-二维热耦合模型。基于离线参数辨识方法与协同粒子群算法获取不同温区的最优参数解集,扩展模型的适用对象和温度适用范围,实现模型运行效率与仿真精度的折中,为制定热管理在线控制策略奠定基础。其次,为建立电池模型与实际系统的交互闭环,有效融合数据、提高模型决策能力,采用基于数据-机理模型融合的技术路线,基于双自适应扩展卡尔曼滤波算法完成电池状态估计修正与模型参数更新,通过基于模型的静态描述和基于数据的动态跟踪实现电池特性行为在-20℃~60℃范围内的高精度、高效模拟。然后,基于实际单体电池成组约束条件,开展单体模型在电池组层级上的拓展应用,验证了模型拓展方法在-20℃~60℃范围内对温度场温升情况、总电压变化及单体差异性的表征能力与在线计算可行性。最后,基于数据-模型混合驱动,结合模型预测控制与协同粒子群优化算法设计了热管理策略,通过模型预测得到的电池未来状态与当前状态结合,进行控制优化量的选择,使用协同粒子群优化算法在线迭代求解非线性规划问题,实现对温度的预测控制,在NEDC和US06工况下验证控制策略在控制精度、控制稳定性、超调量等方面的表现。
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