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锂动力电池SOC估计及快速充电策略研究

赵文铭  
【摘要】:动力电池是电动汽车的能量来源。电池管理系统主要负责管理、监测动力电池。本文的研究对象是锂动力电池,锂动力电池因其寿命长、比能量高等优点广泛作为动力电池应用于电动汽车。锂动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)的精确估算是电池管理系统的基础,高效的充电策略是提高电池充电效率的关键,提高锂动力电池充电效率可以有效地降低能耗与充电时间。本文主要对单体电池的等效电路模型的搭建、SOC估算、快速充电策略进行了研究。主要进行了以下几方面的工作:首先,阐明了锂动力电池SOC估算的研究意义与背景,介绍了SOC的定义与常用估算方法,并对国内外电池SOC估算和快速充电方法进行了全面的介绍和分析。然后,通过电池测试平台,完成开路电压辨识实验,得到电池开路电压与SOC曲线,同时通过HPPC混合脉冲功率特性实验,完成电池模型的参数辨识。在此基础上,搭建了锂动力电池一阶RC等效电路的MATLAB仿真模型,并在自定义工况下进行模型验证。其次,本文研究了神经网络方法和卡尔曼滤波方法在SOC估算中的应用。在神经网络方法方面,针对Elman神经网络预测SOC性能的不足和PSO算法稳定性差、收敛速度慢及易陷入局部收敛的缺点,本文采用了基于改进PSO算法优化Elman神经网络的动力电池SOC估算方法,然后利用实验平台采集的数据对该方法进行验证。在卡尔曼滤波方法方面,针对于EKF算法对于时变噪声的处理能力和计算机舍入误差的不足,本文采用了UD分解改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波算法估算SOC的方法,然后用自定义脉冲工况、UDDS工况电流数据验证该估算方法的性能。利用实验平台采集的恒流恒压数据对本文采用的两种SOC估算方法进行了对比实验,结果表明两种方法的精度和稳定性都满足实际应用需求,但UD-AEKF方法在估算SOC方面的性能更胜一筹。最后,基于UD-AEKF估算SOC方法研究了锂动力电池快速充电策略。以充电过程中的能耗和时间为评价指标,考虑到电池内部参数都是随SOC动态变化,本文在电池一阶RC等效电路模型的基础上建立充电过程中的时间能耗耦合模型,并在MATLAB中进行实现。在确定SOC分段方式后,采用遗传算法对每段SOC的充电电流进行优化,得到优化后的快速充电策略。结果表明,该方法能够有效地缩短电池充电时间,同时降低电池能量损耗。


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