锂离子电池电容性能及SOC估计研究

作     者：徐明欣 

作者单位：哈尔滨工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：朱春波

授予年度：2019年

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

主      题：锂离子电池电容 SOC估计 电池电容管理系统 参数辨识 

摘      要：纯电动公交车由于其节能环保、低噪声等优点,正逐步取代传统燃油车成为市民们出行的最佳选择。新型锂离子电池电容凭借其高功率密度且满足城市工况能量密度的需求,目前广泛应用于城市当中。新型锂离子电池电容在最大限度上实现了锂离子电池和超级电容二者的有机结合,可兼顾其性能优势。然而迄今为止,判断搭载新型锂离子电池电容的城市公交车何时充满/充电的主流方式,仍以电压经验阈值为主,无法对其SOC值准确估计。SOC估计不准确将导致电池电容利用率降低,造成能源浪费,更会引起驾驶员的误判,严重时甚至会对乘客造成安全隐患。因此,开发一种稳定且适用于电池电容管理系统的SOC估计方法至关重要。首先,新型锂离子电池电容基本性能的深入了解是SOC算法开发的前提条件。本文开展了容量倍率和温度特性实验,定性分析了容量随电流和温度变化的规律;设计了不同温度下的开路电压特性实验,结果表明OCV对温度较为敏感;设计了自放电率实验,分析了电池电容搁置后的自放电现象;开展了不同温度下的HPPC特性测试,分析了电池电容内阻及OCV随温度的变化情况。其次,针对现有锂离子电池的SOC估计方法是否适用于新型锂离子电池电容的问题,分别对基于参数估计OCV的SOC估计方法与两种基于OCV-安时积分的SOC估计方法展开了研究。其中,选取一阶RC等效电路模型用于跟踪电池电容的动态行为并构建了动态OCV与荷电状态SOC的关系模型。对于基于参数估计OCV的SOC估计,本文选取带有遗忘因子的最小二乘法进行参数辨识,其最大绝对值误差为2.73%,均方根误差为0.70%;对于基于OCV-安时积分的SOC估计,本文选取扩展卡尔曼滤波法,将模型参数辨识与SOC估计过程相结合,其最大绝对值误差为0.93%,均方根误差为0.47%。同时,又利用一种简化的EKF法估计电池电容SOC,其最大绝对值误差为1.38%,均方根误差为0.70%。再次,针对新型锂离子电池电容开路电压受温度影响而造成低温SOC估计偏差的问题,本文对室温下的动态开路电压表达式进行校正,建立了OCV-SOC-T的三维映射模型。该模型在环境温度-10℃时,SOC估计最大绝对值误差为4.68%,均方根误差为3.38%。与未经校正的动态OCV-SOC模型相比,最大绝对值误差降低了3.78%,均方根误差降低了2.78%。基于该OCV-SOC-T三维映射模型,对三种SOC估计方法在不同温度点下,从精度、运算复杂度、收敛速度三个角度进行综合验证评估。最终确定简化EKF法作为锂离子电池电容管理系统中的SOC估计方案。最后,为将SOC估计方法实现实车应用,本文开发了新型锂离子电池电容管理系统(B-CMS)。基于对系统的需求分析,设计了B-CMS总体框架,并对各功能单元进行选型及电路设计。在DST工况下,分析了B-CMS的电压、电流采集精度,验证了本文所确定的适用于B-CMS的SOC估计方法的可靠性与准确性。