磷酸铁锂电池组的均衡充电研究与应用分析

针对车载磷酸铁锂动力电池组串联充电的需求,搭建了磷酸铁锂动力电池组管理系统,对动力电池组进行了串联充电试验。分析了电池组串联充电过程中单节电池电压和荷电状态不一致的情况,讨论了电池组单节电池的分散性对充电性能的影响,提出了对单节电池进行小电流补充充电的均衡方法,使电池组中单节电池的荷电状态基本相等。理论分析和试验验证表明,电池组串联充电末期,单节电池之间电压相差较大,荷电状态有一定差异,对单节电池补入少量电量(小于5%)即可使得电池组荷电状态一致性得到较大的改善。提出一种阶段式动力电池组均衡充电方法,从而可以避免动力电池组个别电池过充,而其他电池充不满的问题。     

自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。