發(fā)布時間：2020-10-18 20:13

　　 峰值功率作為電動汽車重要性能指標之一,是車輛加速、爬坡、能量回收的重要參考。傳統(tǒng)電池管理系統(tǒng)估算峰值功率是基于Rint電池模型的試驗標定法,由于試驗法模型未能考慮極化效應(yīng)的影響,往往造成估算結(jié)果偏大,且存在試驗周期長、工作量大、對試驗設(shè)備要求高等問題,制約著電池管理系統(tǒng)的發(fā)展。本文以峰值功率(SOP,State of power)仿真估算作為研究目標,考慮到電池管理系統(tǒng)的另一核心功能荷電狀態(tài)(SOC,State of charge)估算與SOP估算之間的緊密聯(lián)系,故將二者聯(lián)合起來進行估算研究。具體工作如下:選擇三元材料鋰離子電池作為研究對象并搭建試驗平臺,為掌握電池基本性能分別進行不同溫度、不同放電倍率、不同功率下電池性能試驗。電池模型是電池狀態(tài)估算的基礎(chǔ),為評估模型反映電池內(nèi)部狀態(tài)的準確程度以及估算性能差別,分別建立Thevenin與DP(Dual Polarization)兩個低階等效電路模型進行對比分析,通過混合脈沖功率特性試驗(HPPC)進行電池參數(shù)辨識,并對極化電壓進行了相關(guān)試驗分析�；陔姵氐某浞烹娞匦�,考慮到SOC與SOP之間內(nèi)在聯(lián)系以及單參數(shù)約束估算SOP易造成估算結(jié)果偏大的問題,提出了基于DP電池模型和多參數(shù)約束的峰值功率估算方法,推導(dǎo)了相關(guān)計算方程,建立了基于EKF算法的SOC與SOP聯(lián)合估算仿真模型并進行了試驗驗證,分析了SOC與SOP的估算精度以及估算性能。結(jié)果表明:(1)低溫對電池性能影響顯著,放電容量與放電平臺顯著下降;高溫、放電倍率、放電功率對電池容量影響不大;放電能量隨放電功率的增大而減小。(2)極化電壓在放電前中期存在平穩(wěn)期,末期極化電壓明顯升高;放電過程極化電壓高于充電過程;低溫使極化電壓明顯升高,平穩(wěn)期縮短;放電倍率越大極化效應(yīng)越強。(3)基于DP等效電路模型預(yù)測的端電壓誤差很小;低階等效電路模型SOC估算最大誤差均小于3%,但DP模型最大誤差約為2%,優(yōu)于Thevenin模型。(4)基于DP模型的多參數(shù)約束下的SOC與SOP聯(lián)合估算峰值功率最大誤差不超過3%,小于Thevenin模型估算峰值功率誤差;峰值功率放電持續(xù)時間越長,峰值功率值越小;在SOC存在初始誤差時,SOC與SOP估算模型能快速收斂到準確值,魯棒性強。
【學(xué)位單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U469.72
【部分圖文】：

Management System, BMS）通常具有以下功能：①估算電池狀態(tài)（荷電狀態(tài)、健康狀態(tài)、功率狀態(tài)）②監(jiān)測電池工作狀態(tài) ③電池均衡控制 ④熱管理 ⑤通信功能。圖 1-1 為 BMS 的基本工作原理圖。圖 1-1 BMS 工作原理圖從圖 1-1 可以看出，BMS 需要實時監(jiān)控電池 Pack 電壓、電流以及單體電池的電壓、溫度等基本信息，并通過電池管理系統(tǒng)核心算法估算實時電池狀態(tài)量。主要包括荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）、功率狀態(tài)（state of power，SOP），健康狀態(tài)（state of health，SOH），然后輸入到整車控制器，為整車能量管理和動力分配提供依據(jù)。但由于動力電池組是由電池單體串并聯(lián)而成

件搭建基于低階等效電路模型的多參數(shù)約束下 SOC 與 SOP 峰值功率（Peak Power Test，PPT）試驗結(jié)果對比，驗證模技術(shù)路線如圖 1-2 所示：

圖 2-2 不同溫度下放電端電壓隨 SOC 變化曲線率特性研究三元型鋰離子電池在不同倍率下的放電特性，本文在室溫分別做了倍率為 1C、2C、3C 的恒流放電試驗，試驗過程如溫下以 1C 恒流放電，放電至截止電壓 2.5V；當電池放電結(jié)束h，使電池內(nèi)部達到平穩(wěn)狀態(tài)，消除極化效應(yīng)。設(shè)置 CC/CV 充充滿結(jié)束。然后進行恒流放電試驗，放電倍率分別為 1C、2C電壓條件 2.5V 結(jié)束。倍率即放電電流大小，1C 為 35A，2C 為 70A，3C 為 105A，依下放電容量如表 2-6 所示，采用恒流工況放電時，放電倍率越，2C 放電較 1C 放電減少了 0.15Ah，3C 放電較 2C 放電減少了，僅為額定容量的 1.09%，表明放電倍率對該電池容量影響不表 2-6 不同倍率下電池放出的容量放電倍率/C 放出容量/Ah
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 趙又群;周曉鳳;劉英杰;;基于擴展卡爾曼粒子濾波算法的鋰電池SOC估計[J];中國機械工程;2015年03期

2 鄧濤;孫歡;;鋰離子電池新型SOC安時積分實時估算方法[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué));2015年01期

3 姚雷;王震坡;;鋰離子電池極化電壓特性分析[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2014年09期

4 董超;尚鴻;杜明星;;基于擴展卡爾曼濾波法的鋰離子電池SOC估算[J];制造業(yè)自動化;2014年11期

5 龍宇舟;郭毅鋒;韓峻峰;潘盛輝;;一種基于預(yù)測開路電壓估算SOC初值的方法[J];通信電源技術(shù);2014年03期

6 王昌海;曲長文;徐征;;基于改進SRUKF的多機無源定位跟蹤算法[J];雷達科學(xué)與技術(shù);2012年05期

7 毛群輝;滕召勝;方亮;馮勇;;基于UKF的電動汽車鋰電池SOC估計方法[J];測控技術(shù);2010年03期

8 戴海峰;魏學(xué)哲;孫澤昌;;基于等效電路的內(nèi)阻自適應(yīng)鋰離子電池模型[J];同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年01期

9 林成濤;仇斌;陳全世;;電動汽車電池非線性等效電路模型的研究[J];汽車工程;2006年01期

本文編號：2846759