發(fā)布時(shí)間：2017-10-04 14:26

  本文關(guān)鍵詞：鋰電池荷電狀態(tài)自適應(yīng)估計(jì)算法研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)與模型融合 對(duì)偶卡爾曼濾波 Arrhenius原理 荷電狀態(tài) 電池健康狀況

【摘要】：能源危機(jī)和環(huán)境污染的問(wèn)題日益加劇致使微電網(wǎng)儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車備受關(guān)注,而它們的共同點(diǎn)是需要電池管理系統(tǒng)對(duì)電池有效地管理和控制。電池狀態(tài)估計(jì)既是整個(gè)系統(tǒng)的重點(diǎn),也是難點(diǎn),其關(guān)乎能量管理、循環(huán)壽命、安全和穩(wěn)定的運(yùn)行和成本。由于電池的運(yùn)行是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程,受應(yīng)用環(huán)境、老化等因素的影響,實(shí)現(xiàn)快速、精確的電池狀態(tài)估計(jì)具有挑戰(zhàn)性。因此,電池狀態(tài)估計(jì)的研究具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本論文針對(duì)磷酸鐵鋰電池(Li FePO4)展開(kāi)具體的研究工作。針對(duì)鋰電池的數(shù)學(xué)建模和模型參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題,本文構(gòu)建了從零階推廣到n階RC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型,針對(duì)模型精度與復(fù)雜度的權(quán)衡問(wèn)題,開(kāi)展了以電池模型參數(shù)辨識(shí)、模型優(yōu)化和模型準(zhǔn)確度評(píng)估為核心的四步驟參數(shù)辨識(shí)方法,最終實(shí)現(xiàn)了電池的精確建模。在模型參數(shù)辨識(shí)方面,考慮到電池的慢時(shí)變特性,由于模型參數(shù)在線辨識(shí)需持續(xù)消耗計(jì)算量且對(duì)數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)等問(wèn)題,本文給出了基于測(cè)量電流和電壓驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的電池模型參數(shù)離線辨識(shí)方法,得到了比較精確的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)電池的荷電狀態(tài)(State-of-Charge,SOC)估計(jì)的問(wèn)題,提出了基于數(shù)據(jù)與模型融合的估計(jì)方法,該方法利用分段線性方法降低了算法的復(fù)雜度,并根據(jù)Arrhenius原理給出了電池的衰減特性,實(shí)現(xiàn)了在電池老化影響因素下的SOC實(shí)時(shí)精確估計(jì)。在此基礎(chǔ)上,以電池可用容量和內(nèi)阻表達(dá)電池健康狀況(State-of-Health,SOH)為重要表征,提出了基于對(duì)偶卡爾曼濾波(Dual Kalman filter)的鋰電池狀態(tài)估計(jì)算法,實(shí)現(xiàn)了電池健康狀況和SOC的聯(lián)合估計(jì)。本論文給出的電池?cái)?shù)學(xué)建模和模型參數(shù)辨識(shí)方法,成功解決了電池模型復(fù)雜度和模型精度的權(quán)衡。提出的分段線性方法,解決了由模型參數(shù)與SOC的非線性關(guān)系導(dǎo)致計(jì)算量增加的問(wèn)題。為了解決電池受老化因素的影響,提出了基于Arrhenius原理來(lái)表達(dá)電池的衰減特性,在此基礎(chǔ)上,提出了基于對(duì)偶卡爾曼濾波的估計(jì)算法,實(shí)現(xiàn)了電池健康狀況和SOC的聯(lián)合估計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)與模型融合 對(duì)偶卡爾曼濾波 Arrhenius原理 荷電狀態(tài) 電池健康狀況
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM912
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 本論文研究的目的和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)10-14
• 1.2.1 電池模型10-12
• 1.2.2 電池SOC估計(jì)12-14
• 1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容14-16
• 第2章 鋰離子電池建模與參數(shù)辨識(shí)16-29
• 2.1 鋰電池模型解析16-22
• 2.1.1 不同RC網(wǎng)絡(luò)階次的等效電路模型16-17
• 2.1.2 等效電路模型的表達(dá)式17-22
• 2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的參數(shù)辨識(shí)方法22-28
• 2.2.1 基于在線數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的參數(shù)辨識(shí)方法22-23
• 2.2.2 基于離線數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的參數(shù)辨識(shí)方法23-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于數(shù)據(jù)與模型融合的SOC估計(jì)方法29-44
• 3.1 問(wèn)題描述29
• 3.2 基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的鋰電池SOC估計(jì)29-36
• 3.2.1 建立系統(tǒng)方程30-32
• 3.2.2 狀態(tài)SOC估計(jì)32-35
• 3.2.3 仿真結(jié)果及分析35-36
• 3.3 基于數(shù)據(jù)與模型融合的鋰電池SOC估計(jì)36-43
• 3.3.1 當(dāng)前SOC值對(duì)模型參數(shù)的影響36
• 3.3.2 電池老化程度對(duì)模型參數(shù)的影響36-38
• 3.3.3 基于當(dāng)前SOC值和老化程度與模型融合的SOC估計(jì)38-39
• 3.3.4 仿真結(jié)果及分析39-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 電池模型參數(shù)與SOC的對(duì)偶估計(jì)44-52
• 4.1 問(wèn)題描述44
• 4.2 基于對(duì)偶卡爾曼濾波算法的SOC與SOH的估計(jì)44-50
• 4.2.1 電池可用容量估計(jì)45-48
• 4.2.2 電池內(nèi)阻估計(jì)48-50
• 4.3 仿真結(jié)果及分析50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果59-61
• 致謝61-62
• 附件62-63

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本文編號(hào)：971174