锂电池荷电状态、健康状态以及功率状态的在线估计

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随着汽车数量的急剧增加，传统燃油汽车由于其尾气排放污染及对化石燃料的高度依赖，使得环境污染以及能源危机日益严峻，已经逐渐不再适应时代发展的需求，大力发展新能源汽车已经成为全球汽车行业的大势所趋。新能源汽车主要包括纯电动汽车（electric vehicles,EVs），混合动力汽车（hybridelectric vehicles，HEVs），氢燃料电池汽车（fuelcell electric vehicles，FCEVs）三大类。在EVs和HEVs储能部件中，电池管理系统（battery management system，BMS）是其核心部件，而BMS安全高效管理的基础是电池的荷电状态（stateof charge,SOC），健康状态（state of health，SOH），以及功率状态（state of power，SOP）等状态的准确快速估计。首先，本文介绍了新能源汽车、电池管理系统、电池状态（包括 SOC、SOH、SOP）估计的研究背景与意义，并综述了电池建模、电池参数辨识、电池SOC估计、电池SOH估计、电池SOP估计五个方面的研究现状。然后，本文基于一阶 RC 等效电路模型，建立了状态空间方程，并利用双扩展卡尔曼滤波算法（the dual extended Kalman filtering,DEKF），完成了电池状态的估计与参数的辨识，从而实现了电池SOC与SOH的估计。其次，将 SOP的估计方法分成基于峰值电流的方法与基于峰值状态的方法两类，并分别进行了介绍与比较。证明了电池功率在峰值状态下取得最值，并提出了一种改进的基于峰值状态的峰值功率/SOP快速估计方法。再次，设计了3组具有插入脉冲的简化联邦城市工况实验（simplified versionsof the Federal Urban Driving Schedule，SFUDS）分别对电池模型精度以及本文给出的SOC、OCV（opencircuit voltage，OCV）、SOH在线估计方法进行验证。最后，通过实验对比分析了峰值功率/SOP 估计的两大类方法中的六种方法，分别在3种预测时间下7个区间中总共21种情况下的精度，验证了本文所提出改进的基于峰值状态方法的准确性；对比分析了六种峰值功率/SOP估计方法分别在三个预测时间下的计算效率，验证了本文所提出改进的基于峰值状态的快速估计方法的有效性；分析了电池在工作过程中，电池在电流、电压、SOC、设计功率四个限制中所处的实际限制。

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作者
向顺;
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作者单位

西南交通大学;

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授予单位西南交通大学;
学科车辆工程
授予学位硕士
导师姓名胡广地;
年度 2018
页码
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类汽车工程;
关键词
电池荷电状态; 健康状态; 功率状态;

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