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题名基于多参数耦合模型的锂离子电池充电策略优化研究
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作者
申江卫
蒋宝良
张政
陈峥
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机构
昆明理工大学交通工程学院
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出处
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2024年第5期87-96,132,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(52162051)
云南省基础研究计划项目(202301AT070423)
昆明理工大学自然科学研究基金项目(KK23202202021).
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文摘
为满足电动汽车用户需求和保障锂电池使用安全,设计一项符合锂电池车载工作特性且安全高效的充电控制策略至关重要.基于多参数耦合模型开发了一种适用于车载锂电池的多级恒流充电策略,实现了锂离子电池在充电过程中充电时间、充电温升和充电能量损失的综合性能提升.首先,基于等效电路模型、Bernardi热模型和能量损失模型,建立了电-热-能量损失多参数耦合模型,实现了锂电池充电过程中电气特性、热特性以及能量损失特性的精确表征;其次,提出了考虑充电时间、温升和能量损失的多目标最优充电策略,并对温度和电池参数进行了限制,采用粒子群优化算法对多阶段恒流充电策略进行优化;最后,在实验室条件下与厂家确定的标准恒流充电方法进行了对比,验证了所开发的多阶段恒流充电控制策略性能.结果表明所提出的优化充电策略明显优于标准恒流充电策略,在充电过程电池最高温度仅增加约2.2℃的情况下,实现了充电时间缩短12.8%,充电过程中的能量损失减少19.1%.
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关键词
锂离子电池
多参数耦合模型
充电策略
粒子群优化算法
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Keywords
lithium-ion batteries
multi-parameter coupling model
charging strategy
particle swarm optimization(PSO)algorithm
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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