本文選題：鋰離子電池 + 數(shù)據(jù)驅(qū)動�。� 參考：《北京交通大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：鋰離子電池因其性能優(yōu)良、綠色環(huán)保等優(yōu)越性成為電動汽車的重要動力源,對鋰離子電池的有效管理和應(yīng)用也隨之成為電動汽車發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)問題。從多時間尺度出發(fā),研究鋰離子電池狀態(tài)評估技術(shù)對于確保鋰離子電池應(yīng)用的安全性和高效性而言意義重大。針對鋰離子電池在不同使用階段多時間尺度下面臨的管理及應(yīng)用問題,本論文從以下幾個方面對電池狀態(tài)評估技術(shù)展開研究:(1)針對微觀時間尺度下的電池SOC估計問題,從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度出發(fā),全面分析SOC在線估計的三個步驟:OCV-SOC關(guān)系數(shù)據(jù)獲取、電池建模及在線SOC觀測。對鋰離子電池分別進行基于小倍率充放電法和間隔靜置法的OCV測試,對低溫、常溫和高溫下的電池OCV-SOC映射關(guān)系及其溫度依賴性進行對比分析,基于離線數(shù)據(jù)驅(qū)動方法建立考慮溫度效應(yīng)的電池模型并進行參數(shù)辨識,結(jié)合無跡卡爾曼濾波方法實現(xiàn)對電池SOC的在線估計。應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)中的擬合優(yōu)度等指標(biāo)對SOC估計結(jié)果進行評估,發(fā)現(xiàn)間隔靜置測試法適合用于獲取OCV-SOC關(guān)系數(shù)據(jù)。(2)針對微觀時間尺度下的電池SOP估計問題,從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度出發(fā),分析了復(fù)雜工況下電池SOP影響因素的統(tǒng)計特性,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法分別建立了電池SOP參數(shù)模型和非參數(shù)模型,應(yīng)用均方根誤差、平均絕對誤差等統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)進行模型對比,對兩類模型的適用范圍進行討論,提出參數(shù)模型與非參數(shù)模型結(jié)合的電池SOP估計方法,為BMS的功率分配策略提供依據(jù)。(3)針對宏觀時間尺度下的電池壽命預(yù)測問題,從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度出發(fā),分析了電池內(nèi)阻及容量性能的衰退趨勢,通過數(shù)據(jù)擬合方式對電池容量和循環(huán)次數(shù)關(guān)系進行建模,基于運行數(shù)據(jù)結(jié)合貝葉斯理論對模型參數(shù)進行定期更新,實現(xiàn)對電池剩余使用壽命的精確預(yù)測,降低對實驗室壽命建模結(jié)果的依賴性,減少前期壽命測試成本。(4)針對宏觀時間尺度下對電池組內(nèi)失效電池進行識別的問題,從數(shù)據(jù)角度出發(fā),應(yīng)用容量增量分析法(Incremental capacity analysis,ICA)對電動汽車的充電過程曲線進行分析,結(jié)合數(shù)據(jù)收縮方法提取IC曲線的特征參數(shù),基于對時間截面上電池特征參數(shù)不一致性的分析,提出面向電動車用電池組的失效電池識別模型,模型分類精度高且輸入?yún)?shù)可在線獲取,符合電池應(yīng)用的實際情況,工程推廣價值高。(5)針對電動汽車退運電池梯次利用時的容量估計及篩選配組問題,從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度出發(fā),基于對大批量退運電池容量及內(nèi)阻的統(tǒng)計特性分析,建立遺傳算法與支持向量機相融合的電池容量快速估計模型;基于對退運電池性能數(shù)據(jù)的分析,結(jié)合主觀的德爾菲打分和客觀的灰色關(guān)聯(lián)度測算,提出電池綜合性能評價方法,為電池的梯次利用提供理論依據(jù)和工程應(yīng)用指導(dǎo)。本論文提出的微觀時間尺度下基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池SOC及SOP估計方法、宏觀時間尺度下基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的壽命預(yù)測、失效電池識別方法及梯次利用電池容量估計和性能評價方法,分別解決了鋰離子電池在微觀和宏觀兩個時間尺度應(yīng)用時所面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題,提高了電池利用的安全性和經(jīng)濟性,具有工程應(yīng)用和推廣價值。
[Abstract]:Lithium-ion battery has become an important power source for electric vehicles because of its excellent performance, green environment and other advantages. The effective management and application of lithium ion battery has also become a key technical problem for the development of electric vehicles. From the multi time scale, the state evaluation technology of lithium ion battery is studied to ensure the safety of lithium ion batteries. In view of the management and application problems of lithium ion batteries at different time scales at different stages of use, this paper studies battery status assessment technology from the following aspects: (1) aiming at the SOC estimation questions under the micro time scale, from the point of view of data drive, the analysis of SOC Online The three steps are estimated: OCV-SOC relationship data acquisition, battery modeling and on-line SOC observation. OCV tests on lithium ion batteries based on small rate charge discharge and spaced static method are carried out respectively. The OCV-SOC mapping relationship and temperature dependence of batteries at low temperature, normal temperature and high temperature are compared and analyzed, based on the off-line data driven method The battery model considering the temperature effect and parameter identification, the on-line estimation of the battery SOC is realized with the Untraced Calman filter. The results of SOC estimation are evaluated by the index of the goodness of fit in statistics. It is found that the interval static test method is suitable for obtaining the OCV-SOC data. (2) the battery for the micro time scale SOP estimation problem, from the data driven point of view, this paper analyzes the statistical characteristics of the influence factors of the battery SOP under the complex conditions. Based on the data driven method, the SOP parameter model and the non parametric model are established respectively. The statistical indexes such as the root mean square error and the mean absolute error are applied to the model comparison, and the application scope of the two types of models is carried out. The battery SOP estimation method combined with the parameter model and the nonparametric model is proposed to provide the basis for the power allocation strategy of BMS. (3) in view of the battery life prediction problem under the macro time scale, the decline trend of the battery internal resistance and capacity performance is analyzed from the data driving point of view, and the battery capacity and evidence-based method is carried out through the data fitting method. The relationship of ring times is modeled. Based on the operation data and Bayesian theory, the model parameters are updated regularly to realize the accurate prediction of the remaining life of the battery, reduce the dependence on the laboratory life modeling results and reduce the cost of the preliminary life test. (4) to identify the battery in the battery group under the macro time scale. From the point of view of data, Incremental capacity analysis (ICA) is applied to analyze the charging process curve of electric vehicle, and the characteristic parameters of IC curve are extracted with the method of data contraction. Based on the analysis of the inconsistency of the characteristic parameters of the battery on the time section, the battery group for electric vehicles is proposed. The model of failure battery recognition is of high accuracy and input parameters can be obtained online, which is in line with the actual situation of battery applications. (5) in view of the capacity estimation and selection of the battery cascade utilization of electric vehicles, from the data drive point of view, the system is based on the volume and internal resistance of large batch retreating batteries. Based on the analysis of the fusion of genetic algorithms and support vector machines, based on the analysis of the performance data of the retreated batteries, based on the subjective Delphy score and the objective grey correlation measurement, the comprehensive performance evaluation method of the battery is proposed, which provides the theoretical basis for the cascade utilization of the electric pool and the engineering application. In this paper, a data driven SOC and SOP estimation method based on data driven, data driven life prediction, failure battery identification and cascade battery capacity estimation and performance evaluation are used to solve the two time scale applications of lithium-ion batteries in microcosmic and macroscopic. The key technical problems faced by the company improve the safety and economy of battery utilization, and have the value of engineering application and popularization.

【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM912

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本文編號：1842821