【摘要】：鋰離子電池的動態(tài)性能受溫度、電流及老化等多種因素制約,限制了電池儲能系統(tǒng)的大規(guī)模推廣和應(yīng)用,同時由于傳統(tǒng)的參數(shù)辨識方法只能準確辨識電池開路電壓,而復(fù)雜的儲能電池工況卻對儲能電池組的性能參數(shù)辨識提出了更高要求。以儲能用大容量磷酸鐵鋰電池為研究對象,分析了傳統(tǒng)電池參數(shù)辨識對不同溫度、不同電流倍率下電池動態(tài)性能的估計誤差,綜合利用一階和二階等效電路模型研究了參數(shù)辨識在不同使用區(qū)間的精度,結(jié)合典型儲能工況提出了復(fù)合脈沖序列條件下的粒子群參數(shù)辨識方法。實驗結(jié)果表明該方法對于準確評估單體和串聯(lián)電池組的動態(tài)電壓及性能表征參數(shù)具有較高的精度,為大規(guī)模儲能系統(tǒng)電池參數(shù)的在線辨識和電池評估提供依據(jù)。
[Abstract]:The dynamic performance of lithium-ion battery is restricted by many factors, such as temperature, current, aging and so on, which limits the large-scale popularization and application of battery energy storage system. At the same time, the traditional parameter identification method can only accurately identify the open circuit voltage of the battery. However, the complex operating conditions of energy storage cells require higher performance parameters identification of energy storage batteries. The estimation error of traditional battery parameter identification for battery dynamic performance at different temperature and different current ratio is analyzed by taking the high-capacity lithium iron phosphate battery for energy storage as the research object. The accuracy of parameter identification in different application regions is studied by using the first and second order equivalent circuit models. A particle swarm optimization method for parameter identification under the condition of composite pulse sequence is proposed in combination with typical energy storage conditions. The experimental results show that the proposed method has a high accuracy for accurately evaluating the dynamic voltage and performance parameters of single and tandem batteries, and provides a basis for on-line identification and evaluation of battery parameters in large-scale energy storage systems.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)國家能源主動配電網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中心;
【基金】：國家“863”高技術(shù)基金項目(2011AA05A108)
【分類號】：TM912

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2205132