【摘 要】
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锂离子电池作为储能系统的重要组成部分,以其优越的性能在许多工业领域得到了广泛的应用。为保证锂离子电池安全稳定的使用,必须配备电池管理系统（Battery Management System,BMS）对其进行状态监测和健康管理。荷电状态（state of charge,SOC）和健康状态（state of health,SOH）估计是BMS的两个核心功能。然而,它们不能用传感器测量,必须用数学算法进
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锂离子电池作为储能系统的重要组成部分,以其优越的性能在许多工业领域得到了广泛的应用。为保证锂离子电池安全稳定的使用,必须配备电池管理系统（Battery Management System,BMS）对其进行状态监测和健康管理。荷电状态（state of charge,SOC）和健康状态（state of health,SOH）估计是BMS的两个核心功能。然而,它们不能用传感器测量,必须用数学算法进行估计。因此,一个精确的模型和准确的状态估计算法非常关键。目前常用的电池状态估计方法,通常只是基于电池外特性来进行估计,很少采用电化学相关理论对电池内部的变化情况进行分析。因此建立的等效电路模型参数缺少物理意义,不能准确反映复杂工作环境以及电池自身老化对电池状态估计的影响,导致其估计精度有限。本文基于电化学阻抗谱（electrochemical impedance spectroscopy,EIS）技术,对锂离子电池建模及状态估计方法进行研究,主要研究工作包括以下内容:（1）通过电化学阻抗谱分析锂离子电池受温度和SOC值影响的阻抗特性,提出一种变阶数等效电路模型。阻抗作为锂离子电池建模的重要参数,其值会随着电池温度、SOC、老化等状态的改变而发生变化。基于EIS对锂离子电池进行阻抗测量,分析阻抗特性以建立具有物理意义的等效电路模型。然后采用温度修正因子和模型阶数判定准则（BIC准则）实现模型变阶。实验验证,相较于传统一阶和二阶模型,变阶数模型在预测精度上具有明显优势。（2）对传统无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行了改进,提出了一种基于模糊神经网络的自适应无迹卡尔曼滤波算法（FNN-AUKF）,提高了估计算法的精度和鲁棒性。并将该算法与变阶数等效电路模型结合,提出了一种在线SOC估计方法。在不同工况下进行实验验证得知,该方法具有较高的估计精度。（3）将变阶数等效电路模型应用到SOH估计当中,针对电池容量和循环次数的非线性相关关系和容量再生问题,提出一种基于自适应加权粒子群的动态递归神经网络（SWPSO-DRNN）算法进行SOH估计。最后,考虑到电池老化程度对SOC估计的影响,将SOC和SOH进行了联合估计,进一步提高了老化状态下电池的SOC估计精度。
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