锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.     

电动汽车锂离子电池荷电状态估算方法综述

电动汽车动力锂电池内部荷电状态估计是电池管理系统状态估计模块的核心,其无法通过仪器直接测量,仅能通过对电池外部电流、电压等参数进行测量并由此估计。准确的荷电状态估计对电池的寿命、容量和安全性管理至关重要。本文综述了用于电动汽车动力锂电池荷电状态估算的主要方法,根据算法差异将其分为传统的基于传感器测量的开路电压法、电流积分法和阻抗法,基于数据驱动的机器学习类算法以及基于模型的卡尔曼滤波器及粒子滤波器算法与融合类算法。深入介绍了不同估计算法的计算原理并由此分析比较了不同估计算法的计算复杂度、计算精度等特点。总结了现阶段锂离子电池荷电状态估算研究存在的问题,指出其研究趋势和未来发展方向将是更具泛化性和更高精度以及更佳实时性的多融合类估算方法。     

电动汽车锂离子电池组参数辨识与SOC估计

针对电动汽车用锂离子电池组,提出了一种能修正初始误差的荷电状态估算方法,即采用扩展卡尔曼滤波与安时积分的组合算法.在分析电池各种等效电路模型优缺点的基础上,选用具有双阻容并联网络的PNGV改进型电池模型,并以某锂电池为实验对象,对其进行模型参数识别.然后依据电池模型建立电池的非线性状态空间方程,并对电池开路电压与SOC的关系进行多项式拟合.恒流脉冲放电和ECE15工况下的两种实验均表明,文中算法可有效修正SOC的初始误差,并能保证估算精度.     

一种变参数模型平方根UKF锂离子电池SOC估计方法

荷电状态(state of charge,SOC)估计是现代电池管理系统的一个重要方面.扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)等基于锂电池的戴维南等效模型的方法已被广泛用于SOC估计,但其在雅可比矩阵的推导和线性化精度等方面存在不足.提出了基于变参数模型的平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscented Kalman filter,SRUKF)方法估算SOC,该方法不需要对非线性模型进行线性化,同时平方根特性改善了状态协方差的数值性质.变参数模型是在2阶戴维南等效模型的基础上令锂电池的各项参数随电量变化而得到的,减小了因固定参数模型无法反映不同电量下参数变化造成的误差.实验验证了该方法的有效性,与现有的SOC估计方法EKF、常规的UKF以及使用固定参数模型的估计结果进行了比较,该方法的误差明显小于其他3种方法.     

基于实时电路模型的储能系统锂离子电池状态估算

为了充分发挥锂离子电池在电力系统储能中的潜力,需要准确了解电池组的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH),为此,提出一种新的SOC和SOH估算方法.该方法基于锂离子电池二阶电路模型,将锂离子电池实际运行过程中的输出电压测量值和所建立的仿真模型端口电压进行比...     

基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.     

受限空间对锂离子电池热失控的影响

针对目前锂离子电池在实际运输及使用过程中通常处于受限空间中这一现状,选取市面上常见的18650型商用锂离子电池作为研究对象,在开放及不同容积(10、20 L)的受限空间中开展热失控实验.通过对比热失控现象与电池在热失控过程中的温度、电压以及实验舱内压力的变化,对锂离子电池热失控危险性进行研究.结果 表明:在一定容积范围...     

基于开路电压法与卡尔曼滤波法相结合的锂离子电池SOC估算

鉴于卡尔曼滤波法中电池荷电状态(state of charge,SOC)的初始值一般根据开路电压法确定,传统开路电压法是通过测量电池开路电压,由电池开路电压与电池荷电状态之间的关系曲线得到电池SOC,耗时较长.本文在此基础上提出一种新的办法,通过对电池放电曲线及恢复曲线分析,结合电池等效模型,拟合出开路电压的计算公式.用放电停止后的某时刻电压估计电池的开路电压.不但解决了SOC估算中开路电压法用时长的问题,而且提高了开路电压值的准确性,进而提高了SOC估算精度.再以戴维宁模型为基础,通过电池测试平台辨识电池模型参数,并验证其可靠性,采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对电池荷电状态的估算,状态参数SOC估算初始值由改进后的开路电压法估算出的SOC值确定.结果表明该方法解决了初始值的偏差导致的估算初期误差较大问题,提高了整体的估算精度.     

热处理对锂离子电池热安全特性的影响

为了研究锂离子电池在遭受不同温度的外部刺激后其行为的差异性,实验对同一荷电状态的锂离子电池进行了不同温度的热处理,并考察了其被热处理后的热失控行为。研究通过分析锂离子电池热失控时间、热失控温度以及热失控时的电压变化,考察了不同热处理温度对同一荷电状态下的锂离子电池热失控特性的影响。研究表明,不同热处理温度对同一荷电状态下的锂离子电池的热失控最高温度及热失控时的电压变化有明显影响。热处理至80℃的锂离子电池热失控时的最高温度高于热处理至60℃及100℃时的锂离子电池。100℃热处理过的锂离子电池热失控时电压最先下降,80℃及60℃热处理过的锂离子紧随其后。实验结果可为高温环境中锂离子电池的安全应用提供理论参考。     

融合阻抗模型与扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

随着电动汽车(electric vehicles,EV)的发展,电池荷电状态(state of charge,SOC)估计受到越来越多关注.荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈.本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(constant phase element,CPE)导...     

基于CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估计

目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。方法 从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用Transformer的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。结果 本研究使用MIT数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差和平均绝对误差是最低的,为0.11和0.08,最小相对误差为0.61%。结论 所提出的CNN-Transformer健康状态估计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。     

锂离子电池荷电状态预测方法研究

针对电动汽车锂离子动力电池组能量管理中的荷电状态(SOC)预测问题,提出一种根据SOC及电流(SOC-I)计算库仑效率的方法,并建立电池SOC、充放电电流及充放电库仑效率的关系.以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,采用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法预测电池SOC,并将提出的库仑效率计算方法与UKF算法相结合构造了SOC-I-AUKF算法,该算法在预测过程中不断调整库仑效率、系统噪声协方差以及量测噪声协方差,以实现系统状态最优化预测.实验结果表明,SOC-I-AUKF算法有较好的SOC预测效果,与UKF算法相比,其SOC预测绝对误差、相对误差和平均误差水平都有显著提高.     

等效滞回模型在锂离子电池SOC估计中的应用

锂离子电池荷电状态的快速准确估计是电池管理系统的关键技术之一.针对锂离子电池这一动态非线性系统,通过测试分析锂离子电池的滞回特性,建立了锂离子电池的二阶RC滞回模型,并利用容积卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估算.实验结果表明,该模型能较好地体现电池的动态滞回特性,而且容积卡尔曼滤波算法在估算过程中能保持较高的精度.     

基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态(SOC)估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.     

低压环境下18650型锂离子电池热失控特性

针对航空货运锂离子电池的特殊环境,以及运输过程中热失控安全问题,自主设计搭建锂离子电池热失控实验平台,在康定机场（4290m,60kPa）高高原航空安全实验室开展实验。主要研究热失控过程中不同荷电量锂离子电池温度变化、氧消耗量、CO和CO2生成量以及开路电压变化情况。通过低压环境下锂离子电池热失控的研究,为航空货运锂离子电池的安全性提供了一定的理论支持。     

动力锂电池荷电状态估算的改进方法

为了解决传统安时-开路电压法荷电状态(state of charge,SOC)初值SOC_0误差大,忽略了估算过程中温度等影响因素对估算精度的影响等问题,提出了改进的安时积分-开路电压法:根据不同温度、循环使用次数下的实验数据,拟合出SOC与开路电压(open circuit voltage,OCV)、温度、使用次数的函数关系,从而获取准确的SOC_0;结合实验分析温度、放电倍率、使用次数对于安时积分的影响,并对其进行修正和优化。实验表明,改进的安时-开路电压法可将估算精度提高至97%。     

铅酸蓄电池小电流工作的充电制度研究

根据铅酸蓄电池小电流放电工作状态的特点，提出在充电前，用大电流放电，然后再进入充电状态的小电流放电蓄电池的充电制度。实验结果表明，该种充电制，可改善极板活性物的结构，缩短充电时间，是一种可提高蓄电池容量，缩短充电时间，延长极板寿命的蓄电池充电制度。     

基于一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正法

目前车用动力蓄电池组荷电状态(SOC)的估计方法在应用时都将电池组看作一个整体,而忽略了组中单体电池之间的差异对整组SOC估计的影响.提出一种基于单体电池一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正方法.此方法采用了自适应神经模糊推理系统的基本原理,通过对模糊逻辑规则库的离线自适应训练,构建了可用于车载电池管理系统(BMS)的SOC一致性模糊推理系统.通过仿真或者试验验证表明,该方法能够在电池组SOC一致性发生变化的情况下,作出较为准确的判断并结合传统的整组SOC估计结果进行修正.说明通过该方法建立的模糊模型经过神经网络自适应学习后具有较好的泛化能力.     

基于RC等效电路的动力电池SOC估计算法

精确的动力电池剩余电量(SOC)是混合动力系统进行动力分配的重要依据,也是整车控制和降低使用成本的关键.因而,采用简化的RC电池等效电路,建立了电池的动态充、放电模型,把该模型转化为状态空间表达式.基于不同温度下的镍氢动力电池开路电压,通过混合脉冲功率性能(HPPC)测试方法测量,得到动力电池的动态工作内阻.根据电池的动态工作电流,在线实时估算动力电池的SOC.仿真及实验室测试结果表明,该方法的估算误差小于8%,验证了该SOC估算方法的有效性.