【摘 要】
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为了最大限度地发挥锂电池的性能,采用荷电状态（SOC）作为判断电池性能的重要指标。精准的SOC既代表续航里程,也是热管理技术、均衡控制的重要基础参数。使用有限的可测参数实现电池SOC准确估计,一直是电池管理系统的核心问题和技术难点。SOC的估计精度主要取决于锂电池模型和SOC估计算法的精度,本文从这两点切入,建立了最优变阶模型,设计了基于多状态划分的SOC估计算法,并利用锂电池试验测试系统对锂电池
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为了最大限度地发挥锂电池的性能,采用荷电状态（SOC）作为判断电池性能的重要指标。精准的SOC既代表续航里程,也是热管理技术、均衡控制的重要基础参数。使用有限的可测参数实现电池SOC准确估计,一直是电池管理系统的核心问题和技术难点。SOC的估计精度主要取决于锂电池模型和SOC估计算法的精度,本文从这两点切入,建立了最优变阶模型,设计了基于多状态划分的SOC估计算法,并利用锂电池试验测试系统对锂电池模型精度和SOC估计算法精度进行验证。建立了最优变阶模型,该模型以端电压误差的Bayes信息量作为Thevenin模型和DP模型变阶的依据,并利用改进的座头鲸优化算法搜索Bayes信息量序列的全局最优解,从而实现模型最优变阶序列的求解;开展锂电池动态容量试验、开路电压试验、混合功率脉冲试验、脉冲放电工况以及EPA城市动力工况试验,根据上述电特性试验完成动态容量建模、联合多模型的SOC-OCV曲线标定和模型阻抗参数辨识;对锂电池模型进行离散化处理,并利用含有遗忘因子递推最小二乘法对锂电池模型参数进行在线辨识;根据模型端电压新息将锂电池工作状态划分为平稳状态、失效状态和过渡状态,设计了基于天牛须搜索算法改进下的扩展Kalman滤波器,并使用该滤波器实现平稳状态下SOC估计;在失效状态下利用极限学习机估计锂电池SOC;在过渡状态下利用线性融合算法估计锂电池SOC;将半实物仿真系统与锂电池测试系统相结合对SOC估计算法的精度实现快速控制原型验证。试验结果表明:所建立的锂电池最优变阶模型能够提高端电压预测精度,同时消除模型中的冗余项并防止模型过拟合的发生。在脉冲放电工况下,最优变阶模型平均误差保持在0.016V左右,相较于传统Thevenin模型和DP模型的误差分别降低了 18.3%和4.1%;在EPA城市动力工况下,误差保持在0.01V左右,分别降低了 40.3%和15.7%。所设计的锂电池工作状态划分方法以及基于多状态划分的SOC估计算法能够防止模型失效对SOC估计精度的影响,使得SOC估计精度得到较大的提升。在脉冲放电工况下,基于多状态划分的SOC估计算法平均误差保持在1.0%左右,相较于单一平稳状态或失效状态分别降低了 25.5%和6.3%;在EPA城市动力工况下,误差保持在1.0%左右,相较于单一平稳状态或失效状态分别降低了 1.9%和12.2%。试验结果表明,本文建立的模型及设计的SOC估计算法具有较高的精度,能够满足实际工程要求。
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