動力電池組SOC在線估計模型與方法研究.pdf

1、隨著近幾年國民經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的日益提高，汽車工業(yè)在全世界得到了迅猛發(fā)展。汽車的大量使用在給人們生活帶來便利的同時，也帶來了能源消耗、環(huán)境污染等諸多負面影響。面對日益嚴重的石油過快消耗和環(huán)保問題，電動汽車作為一種新的綠色交通工具，是各國政府不約而同所提出的一種富有成效的應對措施。在電動汽車中，電池直接作為主動能量供給部件，其工作狀態(tài)的好壞直接關系到整個汽車的行駛安全性和運行可靠性。為確保電動汽車中的電池組性能良好，延長電池組

2、使用壽命，須及時、準確地了解電池的各種運行狀態(tài)，其中尤以電池荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）的精確估算最為關鍵。本文針對動力鋰電池組的SOC在線精確估計這一問題，從鋰電池動態(tài)模型、估計算法等方面開展了廣泛深入的研究。論文主要研究工作如下:
　　(1)針對動力電池這一動態(tài)非線性系統(tǒng)，提出了一種鋰電池過程模型的具體改進方法，并給出了相應的模型參數(shù)在線估計算法。該方法使用放電速率比例系數(shù)對不同放電速率對動力電池SOC的

3、影響進行建模，采用二階多項式擬合模型完成實際放電速率下的放電容量到標稱容量的折算;另一方面，使用溫度比例系數(shù)對不同溫度條件對動力電池SOC的影響進行建模，采用二階多項式擬合模型完成實際溫度下的放電容量到標稱容量的折算。放電速率比例系數(shù)和溫度比例系數(shù)的有機結合可以更加客觀地描述鋰電池在實際放電速率和溫度工作條件下的放電特性，從而有效提高單體鋰電池SOC的估計精度。
　　(2)利用擴展卡爾曼濾波、Unscented卡爾曼濾波以及粒子濾

4、波等貝葉斯濾波方法，給出了電池SOC估計的具體算法和步驟，并在多種典型電動汽車運行工況下對相關算法進行了仿真，對比分析了它們在SOC估計精度、收斂速度、算法復雜度及魯棒性等方面的性能。
　　(3)針對動力鋰電池由于生產(chǎn)、使用過程中所存在的個體差異，以及鋰電池使用過程中不可避免的老化現(xiàn)象，提出了一種電池模型參數(shù)與SOC聯(lián)合在線估計方法。該方法在進行鋰電池SOC在線估計的同時，可以對電池模型參數(shù)尤其是內阻參數(shù)進行在線估計和更新，從而可

5、以進一步提高電池SOC估計的精確度。
　　(4)實現(xiàn)了一個由4只容量為50Ah的動力電池組嵌入式SOC在線估計原型演示系統(tǒng)，開發(fā)了相應的系統(tǒng)硬件和軟件。實驗結果表明，采用文中所提出的基于采樣點卡爾曼濾波的鋰電池內阻與SOC聯(lián)合估計算法可以快速地完成動力電池組的SOC精確估計，其最大估計誤差為5％，平均估計誤差為3％，一次估計時間約為3～4s;所開發(fā)的電池組嵌入式SOC在線估計原型系統(tǒng)符合預期效果，為后續(xù)現(xiàn)場應用提供了較為可靠的依據(jù)