【摘要】：動力電池是電動汽車的主要能量來源,其發(fā)展水平直接關系著電動汽車的發(fā)展前景。動力電池的性能不僅取決于單體電池的材料、制造工藝等方面,而且與電池的管理水平密切相關。其中,電池的荷電狀態(tài)(SOC)估計一直是電池管理的技術難點。由于動力電池應用環(huán)境復雜,并且其剩余電量無法通過傳感設備直接測量得到,因此需要基于電池模型來實現。為此,本文以三元材料鋰離子動力電池為研究對象,對電池模型以及SOC的動態(tài)估算展開了以下幾個方面的研究:首先,闡述了幾種常見鋰離子電池的重要組成部分及其基本原理,并以某款三元材料鋰離子動力電池為研究對象,分析了不同放電倍率以及溫度條件下電池的電壓、內阻以及容量等基本特性。結果表明:在不同溫度及放電倍率下,三元材料鋰離子電池的端電壓及容量變化較為明顯;開路電壓與SOC始終保持著較為穩(wěn)定的映射關系;歐姆內阻在低溫環(huán)境下明顯增大。其次,以Thevenin、PNGV以及DP三種常用的等效電路模型為研究對象,選取應用廣泛的擴展卡爾曼濾波(EKF)算法分別基于以上三種電池模型進行SOC估計,并在三種測試工況下對電池模型精度、SOC估算精度以及模型精度與SOC精度之間的定量關系展開分析。結果表明:DP模型精度最高且具有很強的動態(tài)適應性;基于三種等效電路模型的SOC估算結果均能適應多種測試工況,其中基于DP模型的SOC估算精度最佳;電池模型的均方根誤差以及誤差分布標準差與其對應SOC估計結果的均方根誤差以及誤差分布標準差均線性相關,且隨著電池模型精度的升高,其相對應的SOC估算模型的精度也有所提升。最后,在研究了電池基本特性以及電池模型對SOC估算影響的基礎上,以DP模型為目標電池模型,提出了可以同時估計電池參數以及SOC的雙無跡卡爾曼濾波器(DUKF)。分析結果表明:DUKF算法相比于離線辨識方法可獲取更高的模型精度,且能實時反映出電池模型參數的動態(tài)變化趨勢;其中,歐姆內阻可用于表征電池的健康狀態(tài)(SOH),從而能夠實現SOC與SOH的同時在線估計;相比于EKF以及UKF算法,DUKF算法具有明顯的精度優(yōu)勢,其各項SOC誤差統(tǒng)計結果均為最小,最大誤差值保持在3%以內。
【圖文】：

第 2 章 鋰離子電池的工作特性與實驗方案.1 鋰離子電池的結構及工作原理目前，鋰離子電池按照其封裝形式可分為方形、圓柱和軟包，一般由膜、電解質以及正負極等部分組合而成，其基本結構見圖 2-1。正極部含鋰活性化合物，比較常用的有 LiFePO4、LiCoO2、LiMn2O4(NiCoMn)O2等。負極部分應用較為普遍的有碳類、鈦酸鋰以及硅基等部分主要以性能較為穩(wěn)定的液態(tài)有機電解質為主。隔膜部分多使用抗刺較強的聚烯微多孔膜。軟包電池圓柱形電池

圖 2-2 鋰離子電池工作原理示意圖[61]象及實驗平臺一款額定容量為 35Ah、標稱電壓為 3.7V 的軟包象，，其基本的性能參數如表 2-2 所示。表 2-2 本文所用三元材料鋰離子電池單體性能參數項目 具體參數電池類別 Li(NiCoMn定容量（Ah） 35稱電壓（V） 3.7止電壓（V） 充電：4.2，放充電電流（A） 持續(xù) 1C，脈放電電流（A） 持續(xù) 3C，脈
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U469.72

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本文編號：2630093