發(fā)布時(shí)間：2018-04-07 16:33

  本文選題：動(dòng)力鋰電池　切入點(diǎn)：電池建模　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：環(huán)境污染和能源危機(jī)是世界各國(guó)面對(duì)的兩大難題,電動(dòng)汽車作為一種零排放的交通工具是解決環(huán)境與能源問題的一個(gè)優(yōu)選方案。針對(duì)動(dòng)力電池系統(tǒng)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn),本文依托復(fù)雜系統(tǒng)的建模與分析手段以及現(xiàn)代濾波技術(shù),開展動(dòng)力鋰電池的建模、狀態(tài)估計(jì)和管理策略的研究,目的是建立一套涵蓋動(dòng)力系統(tǒng)建模、估計(jì)與控制的理論與方法體系,為儲(chǔ)能系統(tǒng)的精細(xì)化、安全化、高效化管理提供借鑒。本論文的主要工作如下:(1)精確的電池模型有助于電池的行為描述與分析,也是電池狀態(tài)估計(jì)的基礎(chǔ)和前提。鋰電池本身是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng),具有很強(qiáng)的非線性和時(shí)變性,同時(shí)電池的參數(shù)易受外界環(huán)境等因素的影響,增加了電池在隨機(jī)環(huán)境下建模的難度。基于對(duì)電池內(nèi)部機(jī)理和外部行為的分析,本文提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電池建模與參數(shù)辨識(shí)方法。(2)提出了基于多模型切換策略的電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法,通過引入改進(jìn)解釋結(jié)構(gòu)模型,實(shí)現(xiàn)了四種典型電化學(xué)模型的切換,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的精度和實(shí)時(shí)性進(jìn)行了驗(yàn)證;分析了溫度對(duì)庫(kù)倫效率的影響,建立了電池的容量保持率模型,提出了一種基于容量保持率模型的荷電狀態(tài)估計(jì)方法,在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中分析了漂移電流對(duì)估計(jì)精度的影響;針對(duì)傳統(tǒng)卡爾曼濾波器方法在解決非線性、非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)變量估計(jì)問題時(shí)容易出現(xiàn)發(fā)散的問題,提出一種基于貝葉斯估計(jì)理論的電池荷電和能量狀態(tài)估計(jì)方法,并通過動(dòng)態(tài)工況下的實(shí)驗(yàn)對(duì)該方法的精度和魯棒性進(jìn)行了驗(yàn)證。(3)研究了電池被動(dòng)均衡和主動(dòng)均衡的電路拓?fù)浜途饪刂撇呗?針對(duì)被動(dòng)均衡的不足,提出了一種基于雙向DC/DC的主動(dòng)均衡電路�；趯�(duì)電池模型和電池狀態(tài)估計(jì)方法的研究,提出了基于荷電狀態(tài)的電池主動(dòng)均衡控制策略,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比了不同均衡策略的性能。(4)將鋰電池的建模與狀態(tài)估計(jì)方法拓展到鋰電池/超級(jí)電容混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的建模與狀態(tài)估計(jì)中。創(chuàng)造性地提出了基于雙濾波器的參數(shù)與狀態(tài)聯(lián)合估計(jì)器,采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器和無(wú)跡卡爾曼濾波器分別對(duì)鋰電池和超級(jí)電容的模型參數(shù)以及荷電狀態(tài)進(jìn)行更新和估計(jì)。為了降低模型參數(shù)的收斂時(shí)間,在參數(shù)更新階段采用遞推最小二乘法尋找模型參數(shù)的初始最優(yōu)值。通過比較鋰電池和超級(jí)電容在動(dòng)態(tài)放電工況下狀態(tài)估計(jì)的精度,對(duì)本文提出的估計(jì)策略進(jìn)行了驗(yàn)證。(5)將電池的建模、狀態(tài)估計(jì)、均衡管理等技術(shù)集成到電池管理系統(tǒng)的應(yīng)用中,可以提高電池管理系統(tǒng)的精細(xì)化、智能化管理程度,延長(zhǎng)電池的使用壽命。通過分析管理系統(tǒng)積累的電池?cái)?shù)據(jù),可以進(jìn)一步優(yōu)化電池的建模、狀態(tài)估計(jì)和管理策略。本文介紹了電池管理系統(tǒng)的軟硬件架構(gòu),并對(duì)電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)進(jìn)行了案例分析。
[Abstract]:Energy crisis and environmental pollution are two major problems facing the world, the electric car as a kind of zero emission vehicles is a preferred solution to solve the problems of environment and energy. According to the research hotspot of power battery system based on complex system modeling and analysis methods and modern technology to carry out filtering, modeling power lithium battery research, state estimation and management strategy, the purpose is to establish a set covering power system modeling, estimation and control theory and method system for fine, storage system security, provide reference for efficient management. The main work of this paper are as follows: (1) the behavior description and analysis of the battery the precise model is helpful for the battery, the battery is the basis and premise of state estimation. Lithium battery itself is a complex electrochemical system, with strong nonlinearity and degeneration, and battery The parameters are easily affected by external factors such as the increase of battery in the random environment modeling difficulty. Analysis of battery internal and external mechanism based on behavior, this paper presents a data driven cell modeling and parameter identification method based on (2) method is proposed to estimate the state of charge of multimode type switching strategy based on the battery, through the introduction of improved interpretative structural model, realizes the switching of the four typical electrochemical model, through the precision of the algorithm and the real-time experiment was verified; analyzes the influence of temperature on the efficiency of Kulun, established the capacity retention ratio of the battery model, proposed a capacity retention rate of charged state estimation model based on the method in experiment analysis of drift current impact on the estimation accuracy; the traditional Calman filter method in solving the nonlinear state variable estimation problem of non Gauss system To avoid the divergence problem, proposed a Bayesian estimation method to estimate the theory of battery charge and energy status based on dynamic conditions and through experiments on the methods of precision and robustness are verified. (3) studied the circuit topology and control strategy of battery equalization equalization and passive active equalization, according to under equilibrium, this paper presents an active two-way balanced circuit based on DC/DC. Study on the estimation methods of the battery and battery status based on the model, the proposed active balancing control strategy based on state of charge of the battery, through the experiment on the performance of different ratio equilibrium strategy. (4) the modeling and state estimation of lithium battery the method is extended to modeling and state of lithium battery / super capacitor hybrid energy storage system estimation. Creatively put forward the combined parameter and state estimator based on double filter, using extended Calman filter For Calman and the unscented filter respectively for lithium battery and super capacitor model parameters and state of charge of updating and estimation. In order to reduce the convergence time of the model parameters, the parameter updating stage using recursive least squares method to find the optimal initial values of model parameters. By comparing the lithium battery and super capacitor discharge conditions in dynamic state the precision of estimation of estimation strategy proposed in this paper is verified. (5) the battery modeling, state estimation, equalization management technology is integrated into the application of battery management system, can improve the precision of battery management system, intelligent management, prolonging the service life of the battery. The battery through data analysis and management the system of accumulation, can further optimize the battery modeling, state estimation and management strategies. This paper introduces the hardware and software architecture of the battery management system of electric vehicle battery. A case analysis of the management system is carried out.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM912

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本文編號(hào)：1719970