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锂离子动力电池电化学降阶建模与SOC估计研究

锂离子动力电池电化学降阶建模与SOC估计研究

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作者：王冰键江苏大学

学位级别：硕士

随着环境污染和能源紧缺问题的不断加剧,新能源汽车已经成为21世纪汽车领域发展的热点。动力电池及电池管理系统是影响新能源汽车发展和普及的关键技术。锂离子电池凭借着自身突出优势已成为当代应用最为广泛的动力电池。在车辆复杂的... 详细信息

随着环境污染和能源紧缺问题的不断加剧,新能源汽车已经成为21世纪汽车领域发展的热点。动力电池及电池管理系统是影响新能源汽车发展和普及的关键技术。锂离子电池凭借着自身突出优势已成为当代应用最为广泛的动力电池。在车辆复杂的动态行驶条件之下,保证电池荷电状态的准确估计可以大幅度提高电池的使用寿命,提升其使用效率。相比等效电路模型,电化学模型可直接表征电池内部状态,具有更高的估计精度,但是模型计算量过大,难以实现动力电池状态的在线估计。本文深入研究了锂离子动力电池电化学机理建模及其简化降阶方法,设计了一种基于简化降阶的电化学模型的锂离子电池SOC估计算法,促进了电化学模型在车载电池管理系统上的应用。主要研究工作如下:基于浓溶液理论和多孔电极理论,分析准二维电化学模型的系统结构,初步建立出具有高度非线性和强耦合性的锂离子电池电化学模型。在此模型基础上,做出合理的简化假设,并运用三参数抛物线法和帕德近似法分别对固相及液相锂离子扩散方程进行近似简化,完成了对开路电压、液相电势、过电势的简化求解,建立了简化降阶的扩展单粒子电化学模型。采用线性递减权重粒子群算法对扩展单粒子模型关键参数进行辨识,进一步提高模型精度。详细介绍了粒子群算法参数辨识的原理、惯性权重改进方法、参数的选取原则及参数辨识的具体步骤。基于0.1C恒流放电实验数据辨识得到了模型中的正负极固相锂离子扩散系数、正负极反应速率常数、正负极粒子最大锂离子浓度。使用Matlab/Simulink搭建了参数辨识后的锂离子电池扩展单粒子模型,对电池放电过程中正负极固相锂离子浓度和液相锂离子浓度的变化趋势进行分析,验证了所采用的模型简化降阶方法的精度。然后在恒流放电工况、循环脉冲放电工况和联邦城市行驶工况下对比验证了扩展单粒子模型和传统单粒子模型的精度。实验结果表明,本文所建立的经过参数辨识后的扩展单粒子模型在各个工况下都具有较高的精度,能够更好的模拟电池的动态特性。在简化降阶的扩展单粒子模型基础上,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出粒子表面锂离子浓度值,然后通过电化学模型SOC定义表达式计算电池SOC值。采用联邦城市行驶工况对算法的实际估计精度进行验证,实验结果表明,本文所建立算法的SOC估计精度较高,并且对初始SOC误差有良好的修正作用。

关键词：锂离子动力电池模型简化与降阶扩展单粒子模型参数辨识 SOC估计

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基于平均电极反应动力学的锂离子动力电池模型降阶与SOC估计研究

基于平均电极反应动力学的锂离子动力电池模型降阶与SOC估计研究

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作者：王位江苏大学

学位级别：硕士

动力电池技术一直是制约新能源汽车快速发展的主要因素,目前锂离子动力电池凭借诸多优点,在新能源汽车中得到了广泛应用。但在某些极限工况下锂离子电池会有自燃、爆炸的危险,因此,电池的状态预测以及管理是当前研究热点。相比等效电路... 详细信息

动力电池技术一直是制约新能源汽车快速发展的主要因素,目前锂离子动力电池凭借诸多优点,在新能源汽车中得到了广泛应用。但在某些极限工况下锂离子电池会有自燃、爆炸的危险,因此,电池的状态预测以及管理是当前研究热点。相比等效电路模型,电化学模型可以提供更高的预测精度,但是模型复杂,无法满足控制系统对于实时运算速度的要求。本文针对锂离子动力电池电化学模型的简化降阶方法进行了深入研究,并在电化学模型的基础上设计了电池SOC估计算法,为电化学模型在电池管理系统中的应用提供了依据。利用物理化学、电化学理论描述锂离子动力电池内部电化学反应过程,分析电化学模型的系统结构,初步得到微观与宏观相耦合的电化学模型。在此基础上,通过忽略液相锂离子浓度变化,结合平均电极思想,推导出锂离子动力电池平均电极模型。针对平均电极模型中的固相锂离子扩散方程,提出有限差分并结合大系统理论的简化降阶方法。对比分析了均匀与非均匀离散方式对有限差分后系统状态空间方程的影响,结果表明,非均匀离散能够以较低的阶次获得更高的精度。对于有限差分后的高阶状态空间模型,进一步利用大系统降阶理论构造主导极点选取度量以及误差矩阵,最终得到低阶的状态空间模型。通过仿真分析结合单体电池实验发现,该简化降阶方法能够满足实时控制系统对于模型运算速度的要求,并且能够使模型保持较高精度。为了提高模型精度,根据电化学模型结构特点,提出基于遗传算法的级联式参数辨识方法,分别对固相锂离子扩散动力学相关参数以及模型剩余参数进行辨识,最后通过实验检验了模型精度。在单体电池0.2-2C多倍率放电实验中,除放电末期外,模型输出电压的偏差均在0.1V以内。在微型纯电动汽车NEDC工况下的道路模拟实验中,低速工况下模型输出电压基本贴近实际值,误差总体上在±0.03V左右;高速工况下误差在±0.08V左右。在锂离子动力电池简化降阶后的电化学模型基础上,进行电池SOC估计研究。重新定义了电化学模型中电池SOC的计算方式,利用卡尔曼滤波算法首先估计出固相锂离子浓度状态,从而进一步计算出电池SOC值。由单体电池1C脉冲放电实验以及整车NEDC循环工况实验可证明,该算法能够准确的估算出电池SOC值并对初始SOC误差有修正作用。为检验基于电化学模型的SOC估计算法在实际控制器中的运行效果,搭建了微型纯电动汽车电池管理系统(BMS)的硬件在环测试系统。系统中的电池模型以及控制器中的SOC估计算法均采用了本文的研究结果。最终的HiL系统测试结果表明,实际控制器中的算法能够实时准确的估计出电池SOC状态。

关键词：锂离子动力电池平均电极模型模型简化与降阶参数辨识 SOC估计 HiL测试

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