电动汽车锂电池建模及参数辨识方法研究

介绍多种电池模型及其参数辨识算法,综合考虑辨识复杂程度和精度,提出一种利用一阶RC电路模型、遗忘因子最小二乘优化算法、监控平台电池孪生模型的锂电池建模及参数辨识方法,并进行实车应用验证。结果表明,该方法能够使SOC的估计误差保持在3%以内。

基于析气现象的锂电池系统建模

基于析气现象和热力学原理对锂电池系统在临界和非临界情况下的动力学特性进行了较为细致的研究,建立了以荷电状态(SOC,State of Charge)、温度、开路电压和内阻为状态变量的系统动力学模型并应用Matlab/Simulink软件实现了相应的动态仿真。仿真结果表明,该模型不仅能反映锂电池在非临界情况下的动力学特性,而且在一定程度上还能较为准确地描述临界情况的非线性动力学特性。

锂离子电池建模及其参数辨识方法研究

建立精确的锂电池动态模型是保证锂电池储能系统安全、可靠运行的前提,针对建模过程中检测量伴有不确定性噪声信号以及最小二乘法出现数据饱和、辨识参数有偏差等问题,基于锂电池RC等效电路,提出采用偏差补偿最小二乘法在线辨识模型参数,与常规最小二乘法进行对比研究;依据3种常用锂电池开路电压测试方法,设计6个典型OCV测试实验,研究基于分段三次Hermite插值法的开路电压曲线辨识问题。实验结果表明:基于偏差补偿的最小二乘法具有较好的算法收敛性,所建模型精度更高、性能较好,验证了此方法的可行性和有效性;对比分析不同开路电压测试方法及其曲线建模性能,建模性能相当、耗时较少、可实现性较好的恒流充放电间歇法是最优之选。

基于分数阶理论的车用锂离子电池建模及荷电状态估计

针对电动汽车动力锂离子电池的状态估计问题,提出一种基于分数阶等效电路建模方法,并采用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)。首先建立基于二阶等效电路的分数阶电池模型,采用遗传算法辨识阶数,然后利用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池SOC,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较。实验结果表明,在恒流放电下采用分数阶模型,其端电压最大绝对误差为0.014V,SOC最大估计误差不超过2%。本文提出的基于二阶等效电路的分数阶模型及分数阶卡尔曼滤波算法,不仅给出了一种准确、可靠的建模方法,而且为有效提高电池管理系统中SOC估计的准确性提供了途径。

动力锂离子电池电路建模与仿真

以锂离子电池为研究对象,分析了多种电池等效电路模型的优缺点,最终选取分数阶等效电路模型进行研究,但由于模型中涉及分数阶电路,不便于计算处理,从而提出对其进行降阶处理的方法,采用改进分数阶的电路模型来确定动力锂离子电池的传递函数,并且求解出这个分数阶电路模型的阶跃电流响应解析解.最后,对由R 1∥CPE 1,R 2∥CPE 2和Z w∞分数阶电路构成的电路模型进行降阶处理.时域仿真表明,在0.1~10.0s时间范围内,降阶模型近似解和分数阶模型的解析解非常逼近,电路一阶降阶模型相对误差低于10.0%,而其中的二阶降阶模型相对误差更是低于2.0%.给出的分数阶电路降阶模型不仅可以降低运算的复杂性,同时在精度上能满足工程应用控制的要求.

纯电动汽车制冷工况下电池直冷优化设计

针对某款纯电动汽车相对独立的空调系统、电池热管理系统、电机热管理系统,优化设计一种满足夏季制冷工况电池直冷的集成式热管理系统。首先在实验基础上搭建电池生热模型,并且将电池热管理系统中电池冷却方式由液冷改为更高效的冷媒直冷,然后搭建一维整车热管理系统优化模型,并在新欧洲驾驶循环工况下仿真测试。仿真结果表明:采用电池直冷后整车热管理系统对乘员舱、电池及其温差都有更好的温控效果,相比于液冷系统其制冷能效比提高0.47,整车电能消耗可降低3.1%。