基于电热耦合模型的宽温域锂离子电池SOC/SOP联合估计

准确的状态估计对于锂离子电池安全可靠运行具有重要意义,但由于非线性强,多参数耦合,实现宽温域多参数联合在线估计难度较大。考虑到温度影响,建立电热耦合模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在线辨识电池参数,通过电压及温度仿真验证了模型的准确性;然后针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)历史数据利用率低的问题,引入多新息理论(MI)改进UKF,改进后的算法在非电压平台区荷电状态(SOC)估计均方根误差不超过1.2%,相较于改进前误差降低了30%以上,并结合安时积分法设计切换算法,解决了MIUKF算法在磷酸铁锂电池电压平台区无法通过电压反馈修正SOC估计误差的问题,实现了宽温域复杂工况下全区间SOC的准确估计,在不同SOC初始值条件下验证了结合算法的准确性,均方根误差不超过3%,为峰值功率(SOP)估计提供了可靠的SOC值;最后将温度约束引入到SOP估计中,提出多约束条件下的SOP估计方法,结果表明在高温条件下,温度起到关键限制作用,可以防止电池温升过大,减少安全隐患。

锂离子动力电池SOP在线估计方法研究

提出基于一阶RC等效电路模型和电压限制的二维插值动力电池功率状态(SOP)估计方法,并采用HPPC试验对模型进行标定和验证,形成以电池实际充/放电容量和工作温度为变量的电池充/放电峰值功率二维插值表,实现电池SOP的在线估计。结果表明,采用一阶RC模型表征锂离子电池较为精确,采用二维插值在线估计SOP的方法的计算工作量较小。

基于改进等效电路模型的高比能量储能锂电池系统功率状态估计

针对高比能量电池大倍率下的电化学特性特殊性,用传统的等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)估计功率状态(state of power,SOP)存在精度较低的问题,提出一种拓展的等效电路模型(extended equivalent circuit model,E-ECM)进行SOP估计。分析锂离子动力电池负载电流对极化内阻的影响,基于不同倍率测试和最小二乘的方法建立极化内阻与电流的关系;通过引入SOC偏差△z的概念,来描述电池内部的固相扩散反应引起的扩散压降,对部分SOC区间的△z进行了拟合预测;构建了考虑极化内阻电流依赖性和扩散压降的E-ECM模型,基于E-ECM模型进行电压限制下的10s和180s的SOP估计。搭建了面向单体电池的基本性能实验和SOP最大电流实验平台,分析结果表明,基于模型的最大电流平均误差不超过0.41%、最大误差0.51%左右,基于拟合预测△SOC处的最大电流误差为1.47%,验证了E-ECM模型对SOP估计的有效性和准确性,为锂离子动力电池管理系统功率状态估计与控制提供了理论支撑。