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三元锂电池荷电状态估计的传感器误差影响

汽车安全与节能学报 2017年第2期8卷 198-204页

作者：郑岳久许霜霜张振东上海理工大学机械工程学院清华大学汽车安全与节能国家重点实验室

锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声... 详细信息

锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。

关键词：三元锂离子电池传感器误差荷电状态(SOC) 扩展Kalman滤波电池等效电路模型参数辨识

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纯电动汽车电池管理系统的研究

纯电动汽车电池管理系统的研究

作者：蔡缘湖北大学

学位级别：硕士

近年来全球能源和环境问题日益突出,为了实现可持续发展战略,纯电动汽车由于其无污染,十分环保节能,结构构造设计简单等优点成为新能源电动车设计开发的重难点。如今纯电动汽车主要是由锂离子电池来驱动,使用效率和寿命是锂离子电池作... 详细信息

近年来全球能源和环境问题日益突出,为了实现可持续发展战略,纯电动汽车由于其无污染,十分环保节能,结构构造设计简单等优点成为新能源电动车设计开发的重难点。如今纯电动汽车主要是由锂离子电池来驱动,使用效率和寿命是锂离子电池作为清洁能源在纯电动汽应用的关键因素,因此有必要对电池进行系统有效的管理。论文以纯电动汽车为例,从能源有效利用出发,从理论和实验两方面对电池管理系统进行了研究,主要研究内容和得到的结果如下:(1)以磷酸铁锂电池为研究对象,创建锂离子电池的等效电路模型,并对模型进行了降阶处理,通过模拟仿真对电池的等效模型进行理论研究。结果表明提出的电池等效模型能够较好地反应锂离子电池的工作特性,其中二阶降阶电路模型相对误差低于2.0%,仿真能够对锂离子电池的工作状态进行合理描述。(2)根据锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)定义,比较了现有的SOC估计算法的优缺点,将改进后的分数阶电池模型和卡尔曼滤波算法(Kalman Filter Algorithm)相结合,并将其应用到电池SOC估计中,并利用Matlab/Simulink仿真验证了该算法的精确性,实验表明,将改进后的分数阶电池模型和卡尔曼滤波算法相结合可提高SOC的估算精度。(3)搭建实验平台,通过将电池管理系统与磷酸铁锂电池联合起来调试,验证了本文设计的电池管理系统的合理性。实验仿真结果表明,本课题提出的电池管理系统能够实时监测出锂电池的开路电压、充放电电流以及实时温度等数据,能够对锂离子电池荷电状态进行正确估算,并在液晶显示板上实时显示电池剩余电量,基本能满足纯电动汽车应用的要求。

关键词：电池管理系统纯电动汽车荷电状态估计电池等效电路模型锂离子电池

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锂电池电量估算方法的设计与改进

锂电池电量估算方法的设计与改进

作者：石若楠西安科技大学

学位级别：硕士

在绿色发展理念的背景下,以锂电池为主要动力源的电动汽车和以锂电池为储能设备的太阳能新能源应用的大力发展,促使锂电池的应用需求越来越大。准确衡量锂电池的剩余电量SOC(State of Charge),直接影响了人们的出行安全以及生活质量。所... 详细信息

在绿色发展理念的背景下,以锂电池为主要动力源的电动汽车和以锂电池为储能设备的太阳能新能源应用的大力发展,促使锂电池的应用需求越来越大。准确衡量锂电池的剩余电量SOC(State of Charge),直接影响了人们的出行安全以及生活质量。所以,如何准确估算锂电池的剩余电量成为当代研究热点。造成电量估算不准确的主要原因有三个方面,一是代表电池物理特性的等效电路模型;二是电池的工作状态对等效电路模型参数的影响;三是电池剩余电量SOC估算方法精确度的影响。为了减小这三方面的影响,通过对锂电池在充放电过程中表现的外部特性进行研究,构建了锂电池的二阶RC等效电路模型。通过恒容量间歇充放电实验分别对充电状态和放电状态的锂电池模型参数进行了辨识。分别建立了充电工况和放电工况下的等效电路模型中开路电压、欧姆内阻、浓差极化电阻电容、电化学极化电阻电容与剩余电量SOC之间的函数关系。分析了影响锂电池SOC估算的主要因素,在扩展卡尔曼滤波法(EKF)的研究基础上,采用一种二阶EKF算法,并结合安时积分法与开路电压法设计了一种提高SOC估算精度的方法,即改进的扩展卡尔曼滤波算法。并将模型参数辨识的结果与改进的扩展卡尔曼滤波算法相结合,对充放电状态下锂电池剩余电量SOC分别进行估算。通过实验参数及拟合方法获得了锂电池的模型参数,完成了恒流充放电以及脉冲充放电工况下的剩余电量SOC估算。实验结果显示,恒流工况下的SOC估算最大误差不超过2.6%;脉冲工况下的SOC估算最大误差不超过3%。实验结果证明了模型参数的准确性以及所设计的SOC估算方法的有效性,提高了锂电池剩余电量SOC的估算精度。

关键词：锂电池剩余电量SOC 电池等效电路模型工作状态参数辨识 EKF

基于容积H无穷滤波的锂电池模型参数和SOC估计方法研究

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基于容积H无穷滤波的锂电池模型参数和SOC估计方法研究

作者：姚美好吉林大学

学位级别：硕士

在环境污染和能源危机的双重压力下,电动汽车迅速发展,数量稳步增加。其中,电池作为其主要动力来源,对整车的安全影响深远。电池管理系统(Battery Management System,BMS)可以实现电池的监测、管理和维护等功能,保障电池安全。电池的荷... 详细信息

在环境污染和能源危机的双重压力下,电动汽车迅速发展,数量稳步增加。其中,电池作为其主要动力来源,对整车的安全影响深远。电池管理系统(Battery Management System,BMS)可以实现电池的监测、管理和维护等功能,保障电池安全。电池的荷电状态(State of Charge,SOC)估计是BMS的重要组成部分。准确地估计电池SOC可以防止电池过充过放,从而延长电池寿命,也便于用户合理规划路径,预测续航里程。为了得到电池SOC的精确估计结果,本文做了下列工作。首先,为了实现电池SOC准确估计,建立了Thevenin等效电路模型作为电池模型,利用电池开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)与SOC关系拟合试验,获取两者之间的拟合函数。考虑到电池的参数会随着电池老化产生不可忽略的变化,从而对SOC估计结果产生影响,因此,及时确认电池在当前老化状态下模型参数是必要的。为了获得电池整个老化过程中的模型参数变化情况,本文设计完成了电池老化试验,提取电池的容量、电阻、极化电阻和极化电容随电池充放电次数的变化情况,并在试验过程中提取易于测量的电压、电流等相关参数,作为老化特征(Aging Characteristics,AC)用于实现后续电池模型参数估计。此外,从马里兰大学高级寿命周期工程中心(Center for Advanced Life Cycle Engineering,CALCE)的电池试验数据中也提取了相关参数,为后续的方法验证提供了补充数据。其次,采用布谷鸟优化-BP算法(Cuckoo Search-Back Propagation,CS-BP)对电池模型参数进行估计。BP算法对于估计电池模型参数这类非线性问题有较好的适用性,但是在使用过程中,初始权值和阈值的选取不当可能引起梯度爆炸或者梯度消失,导致估计失败。为了解决这一问题,本文采用布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)对初始权值和阈值进行优化,并在权值更新的过程中加入与前一次权值更新相关的动量项,提高了神经网络的稳定性的同时,在同样的迭代次数下,也提高了算法的精度。采用提取得到的实验室锰酸锂电池和CALCE钴酸锂电池数据对算法进行验证,仿真结果证明了本文提出的方法的普适性和有效性。利用估计得到的电池模型参数,进一步完善了电池等效电路模型,为后续SOC估计建立了精确的电池模型。最后,基于前文建立的电池等效电路模型以及估计得到的模型参数,采用花朵授粉优化-容积H无穷滤波算法(Flower Pollination Algorithm-Cubature H Infinity Filter,FPA-CHIF)进行了电池SOC估计。考虑到电池模型是一个内部反应复杂的非线性模型,本文将容积法则和HIF算法相融合,在保留了HIF算法精确度和鲁棒性的基础上,提高了HIF算法对电池模型等非线性系统的适应性,而且最大程度的抑制了非高斯噪声的影响。此外,本文采用FPA对估计得到的电池模型参数进行优化,在估计过程中实时更新模型参数,进一步提高模型和SOC估计的精度。考虑到转换概率作为FPA的重要参数,调节算法的全局寻优和局部寻优比例,本文采用自适应转换概率代替原有的固定转换概率,提高了算法的寻优效果。最后,由于CALCE给出的电池数据有限,本文仅采用实验室电池数据,设计了在电池不同老化程度下短期内的SOC估计仿真,以及电池老化程度交替的长期SOC估计仿真。仿真结果表明,改进后的算法在两种情况下均能实现SOC准确估计,而且和未经优化的HIF算法以及不考虑模型参数变化的CHIF算法估计结果相比,SOC估计精度得到了明显的提高。

关键词：锂电池电池等效电路模型电池荷电状态估计神经网络算法 H无穷滤波算法智能优化算法

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锂离子动力电池老化特性研究与循环寿命预测

锂离子动力电池老化特性研究与循环寿命预测

作者：黄海山东大学

学位级别：硕士

新能源汽车具有低排放、无污染的特点,而且能源可以重复利用,间接达到了节能减排的目的。动力电池是电动汽车动力系统的核心部分。锂离子电池凭借自身的电压水平高、循环性能优良、无记忆效应、自放电率小、能量密度大等明显优势,成为... 详细信息

新能源汽车具有低排放、无污染的特点,而且能源可以重复利用,间接达到了节能减排的目的。动力电池是电动汽车动力系统的核心部分。锂离子电池凭借自身的电压水平高、循环性能优良、无记忆效应、自放电率小、能量密度大等明显优势,成为了动力电池相对来说较好的选择。动力电池剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)是电池监测与维护的关键,已成为电池技术的核心构成部分。准确估算电池RUL,对锂离子电池组的剩余寿命做出预判,有利于提高电池使用效率,确保电池使用中的安全性和可靠性,提高整车的控制性能和准确续航。本文主要工作内容有锂离子电池循环寿命实验与老化特性的分析,锂离子电池等效电路模型的建立和基于数据驱动的循环寿命预测。具体如下：首先从锂离子电池的工作原理和内部电化学反应出发,分析电池老化机制。搭建循环寿命实验平台,设计循环实验并采集数据,主要包括最大可用容量测试,不同倍率放电测试,复合脉冲HPPC测试,循环寿命测试。然后根据实验重点分析了动力电池的老化特性：放电倍率,充放电效率,放电电压,欧姆内阻等各种因素,为选择容量作为指标预测电池循环寿命奠定了基础。其次,锂离子电池等效电路模型的建立。在分析对比各种电池模型后选择兼顾精度与计算速度的的二阶RC模型作为主要研究对象,并选择开路电压函数进行拟合,解决了开路电压和SOC之间的非线性对应关系。针对目前电路模型不能反映电池容量下降和参数随电池老化而发生改变的问题,分别对电池不同的寿命状态进行参数拟合,对比电池使用初期,中期,末期三个阶段下的电池模型参数,得出了电池参数变化的大致规律。最后,选择了两种基于数据驱动的寿命预测方法：神经网络法和支持向量机法分别预测电池寿命,并对比两种方法的性能优劣,最终确定支持向量机的方法精度较高,所需训练样本较少,克服了利用神经网络法估计电池寿命的不足之处。

关键词：锂离子动力电池老化特性电池等效电路模型寿命预测神经网络算法支持向量机算法

电动汽车充放储一体化电站能量单元阶次优化管理研究

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电动汽车充放储一体化电站能量单元阶次优化管理研究

作者：房新雨上海交通大学

学位级别：硕士

电动汽车动力电池和能量供给装置是影响电动汽车发展的两个关键技术。本文围绕电动汽车充放储一体化电站能量单元优化管理的主题,从上述两个技术要点展开研究。论文进行了如下工作。首先,阐述了电动汽车能量供给设施的现状及发展,提出... 详细信息

电动汽车动力电池和能量供给装置是影响电动汽车发展的两个关键技术。本文围绕电动汽车充放储一体化电站能量单元优化管理的主题,从上述两个技术要点展开研究。论文进行了如下工作。首先,阐述了电动汽车能量供给设施的现状及发展,提出了电动汽车充放储一体化电站的具体结构;第二部分对电动汽车发展的关键的电池技术进行了介绍,对电池的工作特性、模型建立、电池的充电方式等方面进行了重点研究,首次提出了一种更精确、能更全面反映电池特性的改进的等效电路模型和电池的多元信息融合仿真方法;对电池的优化管理方法进行了研究,首次提出了一种电池组并联充电阶次优化方法;第三部分研究了能量供给装置,对五种传统变流装置的拓扑结构、控制算法,以及结合电池模型进行的充电效果仿真进行了全面的介绍,创造性地提出一种可进行精细化充电的三级变流装置,并提出了三级变流装置的分层协调控制策略,对电池组进行了精细化充电,分析了电池寿命和变流装置效率之间的博弈关系;第四部分提出了对电动汽车充放储一体化电站的辅助功能,从能量功率关系出发,在理论上证明了充放储一体化电站的辅助功能对电网的运行具有积极的作用。

关键词：电动汽车充放储一体化电站电池等效电路模型变流装置电力系统

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磷酸铁锂电池组能量管理系统研究与设计

磷酸铁锂电池组能量管理系统研究与设计

作者：易军西南交通大学

学位级别：硕士

LiFePO4电池作为各类锂离子可充电电池中的最具潜力的储能电池,具有低成本、安全、优良的循环特性以及大容量等突出优点,具有很强的商业开发价值。由于生产过程中材料和工艺等因素的差别,使得对单体电池的荷电状态(SOC)和整组电池的SOC... 详细信息

LiFePO4电池作为各类锂离子可充电电池中的最具潜力的储能电池,具有低成本、安全、优良的循环特性以及大容量等突出优点,具有很强的商业开发价值。由于生产过程中材料和工艺等因素的差别,使得对单体电池的荷电状态(SOC)和整组电池的SOC的预估往往存在较大的差异,这种差异长期累积会降低电池组的使用寿命。因而设计电池组管理系统降低差异造成的影响具有重要意义。本文重点研究电动车LiFePO4电池系统的能量管理。 1.本文通过对比分析各SOC预估方法,确定扩展卡尔曼滤波法作为预估LiFePO4电池SOC的方法。深入了解扩展卡尔曼滤波法的突出特点以及实用性,基于电池系统应用的目的下,对扩展卡尔曼滤波法进行推算和分析,确保理论上的合理性,得到扩展卡尔曼滤波法准确运算过程和方程表达式。 2.为了仿真模拟LiFePO4电池外特性,根据LiFePo4电池的端电压和电流等外特性实验数据,搭建LiFePO4电池等效电路最优模型。对电动车运行实验进行设计,在TOYOTA电动车上使用两组LP44147132AB型号LiFePO4电池,在平缓的路面启动运行,并由此得到LiFePO4电池组中单体电池的端电压和电流等真实运行数据。利用运行实验端电压和电流与时间等数据,得到单体LiFePO4电池的开路电压(OCV)和电流。然后将OCV和电流作为仿真的参考数据,根据扩展卡尔曼滤波法和最小二乘法,通过拟合仿真数据和实验数据,得到等效电路模型中的参数,拟合得到的参数以及搭建的电池模型良好地反映实际电池状况。 3.采用电池主动平衡法,设计电池能量管理模块,利用MATLAB平台搭建的LiFePO4电池模型,估算电池的SOC,同时协调硬件电路和软件,搭建系统管理平台。设计对比实验,分别进行具有平衡控制电路模块和没有平衡控制电路模块的实验,得出对比实验结论分析。对比实验结果表明,具有平衡控制电路模块的电池组具有更长的运行时间,更多的功率输出和更集中的输入输出特性,受控电路电池的利用率提高,电池的输出功率增加。

关键词： LiFePO4电池 SOC 扩展卡尔曼滤波法电池等效电路模型电池平衡

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磷酸铁锂动力电池建模与荷电状态估算

磷酸铁锂动力电池建模与荷电状态估算

作者：李腾飞长春工业大学

学位级别：硕士

近年来,针对能源短缺和环境污染问题不断加剧,节能和新能源电动汽车以其利用率高、低排放等特点已经成为当前研究的焦点。而电池作为电动汽车的动力部件直接关系着电动汽车行业的发展。为了进一步研究对动力电池,建立能准确反映电池特... 详细信息

近年来,针对能源短缺和环境污染问题不断加剧,节能和新能源电动汽车以其利用率高、低排放等特点已经成为当前研究的焦点。而电池作为电动汽车的动力部件直接关系着电动汽车行业的发展。为了进一步研究对动力电池,建立能准确反映电池特性的电池模型以及准确估算电池荷电状态(state of charge, SOC)对于电池系统管理和工程开发都具有非常重大的意义。为实现提高电池SOC估计精度的目标,以磷酸铁锂(LiFePO4)动力电池为实验研究对象,分别对影响SOC估算精度的电池模型和SOC估算方法进行了分析和研究。通过大量的充放电实验来对磷酸铁锂动力电池的性能特性进行研究,分析影响电池SOC估计的各种因素。在此基础上,根据经典的等效电路模型,建立了能够反映磷酸铁锂动力电池的回弹和滞回电压特性的等效电路模型,分别对电池模型中等效电压源和等效阻抗进行参数辨识。分析经典SOC估算方法,根据等效电路模型建立了磷酸铁锂电池的状态空间方程,并基于双卡尔曼滤波(Dual extended Kalman filter, DEKF)算法和电池模型对SOC进行估算。利用SEV400电池管理系统(battery management system, BMS)和 Matlab仿真相结合对论文提出的进行了验证。模拟“10-15”工况,对比三种不同的SOC估算法,实验表明基于电池模型和DEKF算法的SO℃估算方法具有较高的准确性和良好的收敛性,该方法可以提高SOC估算精度。

关键词：磷酸铁锂电池电池等效电路模型 SOC估算 DEKF算法 SEV400电池管理系统

基于状态估计的储能电池辅助电网调频控制策略研究

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基于状态估计的储能电池辅助电网调频控制策略研究

作者：周文钊长沙理工大学

学位级别：硕士

随着新能源发电技术的飞速发展,电网的频率稳定性受到越来越大的威胁。同时电力储能技术不断成熟,电力储能用于电网调频的研究变得越来越火热。其中电池储能技术因其建设成本较低,技术相对成熟且具有快速响应能力等优势成为了电力系统... 详细信息

随着新能源发电技术的飞速发展,电网的频率稳定性受到越来越大的威胁。同时电力储能技术不断成熟,电力储能用于电网调频的研究变得越来越火热。其中电池储能技术因其建设成本较低,技术相对成熟且具有快速响应能力等优势成为了电力系统调频的重要手段。该文基于已有成果,做了如下研究:该文分析了国内外电池储能参与电网调频的研究现状,针对现有研究的不足,提出了一种计及储能电池状态的电网调频控制策略。该文的核心内容主要分为两大块:第一,提出了一种基于等效电路模型的储能电池荷电状态（State of Charge,SOC）估计方法。为了在提高电池SOC估计精度的同时避免算法过于复杂占据过多硬件资源,该文改进电池的一阶RC等效电路模型,将电池在充放电过程中的滞回电压提取出来单独作为一个参数变量进行在线辨识,然后采用迭代平滑变结构滤波算法（Iterative Smooth Variable Structure Filter,ISVSF）结合该电路模型的状态空间方程进行SOC估计,最后进行了仿真验证,仿真结果证明了所提估计方法的有效性;第二,提出了一种综合调频控制策略,该策略首先基于区域控制偏差（Area Control Error,ACE）和区域调节需求（Area Regulation Requirement,ARR）来分配传统机组和储能的出力大小,然后依据上述研究内容一所述的各储能电池组的状态参数设置综合控制参数,从而达到依据各组电池的电池状态好坏来控制各组电池出力大小的效果。由于ACE调频控制方式能快速恢复暂态频率偏差而不能有效恢复稳态频率偏差,而ARR调频控制方式能有效恢复稳态频率偏差但不能快速恢复暂态频率偏差,因此该文通过计算两种调频方式下灵敏度与频率偏差之间的比值大小来切换调频控制方式,使得电网频率能够快速且稳定的恢复。最后基于所提综合调频控制策略搭建MATLAB/SIMULINK仿真模型,并依据仿真结果分析储能系统的经济性。仿真和经济性分析结果表明,对比单独采用ACE或者ARR的调频控制方式,该文所提综合控制策略不仅能够有效减小频率偏差,还使得储能电池总出力峰值减小,各组电池出力得到优化,电池的寿命延长,使用成本降低。因此,该控制策略对储能电站的安全经济运行具有重要意义。

关键词：电池储能系统电池等效电路模型迭代平滑变结构滤波区域调节需求区域控制偏差储能电站