【摘 要】
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锂离子电池作为电动汽车主要的储能设备,在受到复杂变化的外部环境和动态负载激励时会逐渐发生老化,出现功率和容量衰退,影响电动汽车的高效、可靠和安全运行。电池容量作为一种无法在部分充放电条件下直接测量的内部参量,容量估计一直是电池健康状态估计中的挑战和难点。本文在研究现有利用等效电路模型估计电池状态和参数的基础上,进行电动汽车锂电池容量估计方法研究。首先,建立贯穿本文始终的电池等效电路模型,该模型考虑
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锂离子电池作为电动汽车主要的储能设备,在受到复杂变化的外部环境和动态负载激励时会逐渐发生老化,出现功率和容量衰退,影响电动汽车的高效、可靠和安全运行。电池容量作为一种无法在部分充放电条件下直接测量的内部参量,容量估计一直是电池健康状态估计中的挑战和难点。本文在研究现有利用等效电路模型估计电池状态和参数的基础上,进行电动汽车锂电池容量估计方法研究。首先,建立贯穿本文始终的电池等效电路模型,该模型考虑了电池充电和放电开路电压曲线中的迟滞效应,并与具有双极化效应的二阶RC等效电路模型结合,得到本文电池模型及所对应的离散化状态空间方程。并进行容量测试、OCV测试和DST工况试验,针对模型参数的缓变特性,利用提出的宏观时间尺度子空间辨识算法辨识非线性电池模型的参数,并验证了电池模型的改进预测效果。其次,针对中心差分卡尔曼滤波(CDKF)估计电池SOC时未考虑过程噪声和观测噪声协方差变化而导致SOC估计效果受限的问题,引入一种新型的协方差自适应方法,提出自适应CDKF(ACDKF)方法,在DST工况下利用CDKF和ACDKF算法对SOC估计进行对比研究,实验证明ACDKF方法对SOC估计精度和收敛速度具有较好的改进,并提出利用NSGA-II多目标优化算法对ACDKF相应超参数进行优化,对所提方法改进后的SOC估计性能进行验证。然后,对锂电池容量估计算法进行研究,实验验证了所提出ACDKF方法进行SOC估计的误差受初始容量估计的影响较小,并简要介绍基于宏观尺度时间区间SOC和安时积分的容量估计基本原理,重点研究了总体最小二乘(TLS)、近似加权总体最小二乘(AWTLS)、带遗忘因子的近似加权总体最小二乘(FMAWTLS)对电池容量估计的原理和适用性,提出多时间尺度下基于ACDKF的SOC估计与基于FMAWTLS的容量估计融合方法,实现电池的容量估计。最后,针对测试容量为3042m Ah的三元锂电池设计了包含BJDST、FUDS和US06三种混合动态工况循环试验,并应用所提出的多时间尺度SOC与容量融合估计方法进行验证。实验结果表明,针对由BJDST、FUDS和US06组成的混合工况,容量估计的绝对误差低于100m Ah。而且验证了随着算法的迭代更新,估计容量整体上收敛于真实容量且相对误差维持在3%以内,本文提出的容量估计方法在部分充放电条件下对电池当前总容量估计具有一定的参考价值。
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