基于动力电池组内阻模型的绝缘检测算法

针对复杂工况下动力电池组系统和车底盘间绝缘检测精度下降的问题,构建了将电池组内阻考虑在内的绝缘检测模型,并在该模型基础上提出一种可信度算法。该算法根据电池组总电压的变化区间实现检测数据集的可信度度量,并选择可信度最大的二元数据集估计系统绝缘阻抗。为抑制量测噪声的影响,使用滑动平均滤波技术对计算结果进行处理。在电动汽车整车试验平台上进行的实验及数值仿真结果表明,所提出的绝缘检测内阻模型及可信度算法具有良好的估计精度及鲁棒性能。

采用电动势-内阻模型在线估计蓄电池荷电状态

在快速充电技术的研究中,一个首要的任务就是确定蓄电池荷电状态(SOC),为快速充电控制提供参数依据。传统的充/放电循环测定法会使蓄电池老化,降低蓄电池内部化学物质的活性,导致内阻增加,缩短其使用寿命。文章介绍了一种基于最小二乘算法的电动势-内阻方法来测定蓄电池的荷电状态,这种方法可以应用于在线测定,并且无需深度放电再充电,从而延长了蓄电池的使用寿命。经实验验证这种方法是有效的。

一种基于多影响因素的锂离子电池放电内阻动态模型

直流内阻(DCR)是衡量电池健康状况的关键指标,在实际应用中对功率状态的估算以及热管理都具有重要意义。锂离子电池放电DCR与环境温度、电池荷电状态(SOC)以及放电倍率(C-rate)等因素有关,为了研究这些因素对电池内阻的影响,本文提出一种基于多影响因素的锂离子电池放电内阻动态模型,利用二元四次多项式对DCR与环境温度和电池SOC进行最小二乘拟合,再将所得二元四次多项式系数与放电倍率进行三次多项式拟合,最终建立DCR与放电倍率、环境温度和SOC之间关系的内阻模型。运用多倍率混合脉冲功率特性(HPPC)实验对锂离子电池进行充放电测试,并根据测试数据对所提出的模型进行验证,实验结果表明,所建立的动态内阻模型获得的DCR估算值与实验值的最大均方根误差为0.9758 mΩ,证明所提出的电池放电内阻模型是有效的。

基于多影响因素建立锂离子电池充电内阻的动态模型

锂离子电池内阻建模对研究电池热管理具有重要意义。充电内阻受温度、充电倍率等众多因素的影响,该文分析电池的内阻变化特性与多种影响因素(充电倍率、荷电状态以及温度)之间的关系,采用最小二乘法的二元多项式和三次样条插值算法对不同充电倍率、荷电状态以及温度下的电池充电内阻进行建模,并采用所建立的多因素动态内阻模型对不同状态下的充电内阻进行估算。实验结果表明,所建立的动态内阻模型获得的内阻估算值与实验值的最大误差不超过6mΩ,证明所提出的电池充电内阻建模方法的有效性。

阀控式铅酸蓄电池内阻分析

随着电力系统和通讯系统容量的日益庞大,蓄电池组作为直流后备电源的重要组成部分,对其稳定性和可靠性提出了更高的要求,对这些无人职守站和机房后备直流电源进行日常的监测和维护是必不可少的,重要的变电站现在都配置了在线监测装置来实时的监测蓄电池组的状态。内阻是反映电池性能的重要参数,因此对蓄电池内阻模型、阻抗分析以及蓄电池在线监测的内阻测量方法和原理进行了探讨,为进一步研究判断蓄电池的性能提供了依据,对蓄电池在线监测的未来趋势进行了展望和预测。

锂离子电池内阻辨识及其在寿命估计中的应用

根据锂离子动力电池的特性分析,以实时辨识锂离子电池欧姆内阻为目标,建立了电池内阻简化模型。在该模型的基础上,利用实验采集的数据和递推最小二乘算法,实现了对电池欧姆内阻的在线实时辨识。通过该内阻辨识算法,开展了电池寿命估计实验,获得了电池内阻在不同工况下的变化趋势等相关结论,为实现寿命状态估计提供了有益的参考。

电池管理系统中电压电流检测不同步对电池内阻辨识影响的分析

针对当前电池管理系统中普遍存在的电压电流检测不同步问题,引入锂离子电池内阻等效电路模型,采用递推最小二乘算法实现对电池内阻的在线辨识。开展了基于Simulink的仿真分析,并着重讨论了各种客观因素如不同步程度、采样步长、采样噪声对内阻辨识的影响。

多用户实时控制快速充电技术研究

为满足多用户充电的需求,设计了多支路铅酸蓄电池充电主电路,重点介绍了一种新的充电电流分配的方法,该方法能够根据在线测得的荷电状态调节充电电流。荷电状态的测量采用了蓄电池电动势-内阻模型。从理论上分析该控制算法符合马斯曲线定律,能够实现快速无损地充电。

计及常用恒流工况的锂离子电池建模方法

锂离子电池(LiB)的开路电压U_(oc)和内阻R是对LiB进行特性评估的重要参数。由于两者与LiB的荷电状态(SOC)、电流I及温度T呈非线性耦合关系,难以为工程应用建立一个参数(U_(oc),R)相对于这些变量的准确的解析模型。该文提出一种工程性建模方法,旨在建立参数(U_(oc),R)与LiB常用恒流工况范围内的变量(SOC,I,T)之间的映射关系。该方法首先在LiB常用工况范围内设计多个恒流工况实验以获取包含变量(SOC,I,T)典型信息的实验数据;其次采用一套数据处理方法解决LiB运行中SOC与T同时变化问题,并测算典型工作点{SOC,I,T}下的(U_(oc),R);最后分析SOC、I、T到U_(oc)及R的映射关系,并构建开路电压模型U_(oc)(SOC,T)和内阻模型R(SOC,I,T)。与现有方法相比,该方法建立的模型涉及的工况全面、实验时间短、参数估计精度高,适用于LiB工程应用和特性研究。实验结果验证了该方法的有效性。

考虑温度影响的锂电池功率状态估计

动力电池的功率状态(SOP)是电动汽车安全控制及能量回收的重要参数之一。现有针对常温的SOP估计方法并不准确,从而导致高温或低温下的锂电池工作电流过大,影响电池安全与循环寿命。通过测量不同温度下的锂电池容量及内阻,建立锂电池容量-温度模型以及内阻-温度模型,准确预测锂电池相关参数在不同温度下的变化情况,并采用基于EKF的多参数约束法进行SOP估计。该方法适用于不同温度下的锂电池,能实现较高的估计准确度,仿真和实验结果验证了其准确性。