本文選題：磷酸鐵鋰電池 + 荷電狀態(tài)�。� 參考：《清華大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：“安全、節(jié)能、環(huán)�！笔瞧嚰夹g(shù)發(fā)展的永恒主題。在全球能源危機(jī)及環(huán)保問題日益嚴(yán)峻的今天,以電動汽車為代表的新能源汽車成為未來汽車的發(fā)展趨勢。作為電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一,電池的安全高效使用有賴于對電池狀態(tài)的準(zhǔn)確估計。電池的狀態(tài)可分為兩類,一類可直接測定,如電壓、電流、溫度等;另一類不能直接測定,只能通過一定的方法進(jìn)行估計,如荷電狀態(tài)SOC、健康狀態(tài)SOH等。這些狀態(tài)量在電池的使用過程中至關(guān)重要。SOC的估計方法有很多,目前大多數(shù)方法都基于安時積分的基本原理。安時積分法雖然簡便易行,但存在兩個重要的問題:(1)不能估計SOC初值;(2)電流測量的不準(zhǔn)確會引起累積誤差。為解決這些問題,可以采用卡爾曼濾波的方法。由于電池是高度非線性的系統(tǒng),采用無跡卡爾曼濾波(UKF)能得到比擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)更好的效果。電池在長期使用的過程中會發(fā)生老化。老化的電池會出現(xiàn)容量衰減的現(xiàn)象。因此在利用安時積分原理進(jìn)行SOC估計時,必須考慮老化的影響。本文以磷酸鐵鋰電池單體為研究對象,首先比較了各類等效電路模型,綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性,選取Thevenin模型描述電池的動態(tài)行為。通過HPPC測試,對電池模型進(jìn)行參數(shù)辨識,并利用北京公交車工況進(jìn)行驗證。結(jié)果表明,Thevenin模型能較好地描述電池的動態(tài)行為,并且其結(jié)構(gòu)簡單,參數(shù)辨識方便。在恒溫條件下對電池進(jìn)行循環(huán)老化,得到電池在老化過程中的容量衰減規(guī)律。然后在Matlab環(huán)境下,基于無跡卡爾曼濾波(UKF)算法,實現(xiàn)對電池SOC的估計。利用北京公交車工況驗證算法在單次工作循環(huán)中的有效性,通過人為制造初值誤差及輸入噪聲的方法驗證算法的魯棒性及抗噪能力。仿真結(jié)果表明,該算法在初值估計不準(zhǔn)確及輸入中包含噪聲時,仍能逐漸收斂至SOC真值附近并進(jìn)行跟隨,在工況試驗的中后期,估計誤差不超過5%。之后結(jié)合容量衰減模型對不同老化階段電池的SOC進(jìn)行估計,實現(xiàn)電池整個老化過程中穩(wěn)定誤差不超過5%的精度結(jié)果。
[Abstract]:Safety, energy saving, environmental protection is the eternal theme of automobile technology development. Nowadays, with the global energy crisis and environmental protection problem becoming more and more serious, the new energy vehicle, represented by electric vehicle, has become the development trend of the future automobile. As one of the key technologies of electric vehicles, the safe and efficient use of batteries depends on the accurate estimation of battery state. The state of the battery can be divided into two categories, one can be directly measured, such as voltage, current, temperature, etc. The other can not be measured directly, but can only be estimated by certain methods, such as charged state SOC, healthy state SOH and so on. There are many methods to estimate the state variables in the battery. Most of the methods are based on the basic principle of the amperage integral. Although the Anshi integration method is simple and feasible, there are two important questions: 1) it is impossible to estimate the initial value of SOC / 2) the inaccuracy of current measurement will cause cumulative error. In order to solve these problems, Kalman filter can be used. Because the battery is a highly nonlinear system, unscented Kalman filter (UKF) is better than extended Kalman filter (EKF). Batteries will age during long-term use. Aging batteries will have capacity decay. Therefore, the effect of aging must be taken into account in the SOC estimation using the principle of Anchor integral. In this paper, the monomer of lithium iron phosphate battery is taken as the research object. Firstly, various equivalent circuit models are compared. Considering the accuracy and complexity of the model, the Thevenin model is selected to describe the dynamic behavior of the battery. The parameters of the battery model are identified by HPPC test, and verified by Beijing bus operating condition. The results show that the Thevenin model can well describe the dynamic behavior of the battery, and its structure is simple and the parameter identification is convenient. Under the condition of constant temperature, the capacity attenuation of the battery during the aging process is obtained by cyclic aging. Then, based on the unscented Kalman filter (KF) algorithm, the battery SOC estimation is realized in Matlab environment. The effectiveness of the algorithm in a single working cycle is verified by using the Beijing bus working condition. The robustness and anti-noise ability of the algorithm are verified by the method of artificial initial value error and input noise. The simulation results show that the algorithm can gradually converge to the true value of SOC and follow when the initial value is inaccurate and the noise is included in the input. The estimation error is less than 5% in the middle and late stage of the test. Then the SOC of the battery in different aging stages is estimated with the capacity attenuation model, and the accuracy of the stability error is less than 5% during the whole aging process of the battery.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM912

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