動力電池的多層級狀態(tài)估計方法與可變結構電池管理系統(tǒng)技術研究.pdf

1、伴隨著全球暖化效應、石化能源危機以及日益嚴格的尾氣排放法規(guī)，電動汽車技術的發(fā)展得到了廣泛的關注。作為電動汽車的核心子系統(tǒng)，能量存儲系統(tǒng)的研究受到了越來越多的重視，各種不同類型的動力電池被應用于電動汽車中，如鉛酸電池、鎳氫電池、鋰離子電池等。動力電池是一個復雜的電化學系統(tǒng)具有較強的非線性特性，其性能表現(xiàn)受工作電流、環(huán)境溫度、老化程度等多方面因素的影響，確保動力電池在復雜運行環(huán)境下安全高效的工作對提升電動汽車的動力性、經濟性和安全性具有重要

2、的現(xiàn)實意義。本論文分別針對動力電池的荷電狀態(tài)(SOC)與健康狀態(tài)(SOH)的估計方法以及電池管理系統(tǒng)的設計這兩大核心問題進行創(chuàng)新研究，開展的具體研究工作包括：
　　針對電池單體層級的SOC估計問題，把Thevenin等效電路模型與非線性預測濾波算法相結合，提出了基于非線性預測濾波算法的單體動力電池SOC估計方法，用于實現(xiàn)電池模型過程噪聲形式未知情況下單體電池SOC的精確估計。設計了一套單體電池測試試驗，針對不同的單體電池應用環(huán)境對

3、提出的SOC估計方法進行實驗驗證：基于不同電動汽車循環(huán)工況的驗證結果表明，該方法對不同的電池負載具有較強的魯棒性；基于鈷酸鋰電池和磷酸鐵鋰電池的SOC估計結果表明，該方法能夠適用于不同類型的動力電池；基于不同電池工作溫度下的驗證結果表明；通過把電池參數(shù)與工作溫度的函數(shù)關系融入SOC估計方法，能夠把單體電池的SOC估計拓展到不同的溫度范圍；在不同模型參數(shù)誤差情況下，對電池 SOC估計精度的分析表明，SOC的估計精度與模型參數(shù)誤差呈線性相關

4、的關系，模型參數(shù)誤差越大，SOC估計精度越低。為了顯示基于非線性預測濾波算法的單體電池SOC估計方法的優(yōu)越性，把它與經典的基于擴展卡爾曼濾波算法的SOC估計方法進行比較，分析結果表明，本文提出的方法在估計精度和收斂速率方面都具有明顯的優(yōu)勢。
　　針對老化電池單體層級的狀態(tài)估計問題，考慮了老化電池SOC與SOH的耦合關系，提出了基于雙非線性預測濾波算法的老化單體電池SOC與SOH聯(lián)合估計方法，在SOH估計方面，通過對表征電池SOH的

5、關鍵參數(shù)進行在線估計，實現(xiàn)動力電池容量健康狀態(tài)(SOHC)和功率健康狀態(tài)(SOHR)的精確預測，在SOC估計方面，通過在線更新電池模型的關鍵參數(shù)，保證在電池的整個生命周期內都保持較高的SOC估計精度?；谝粋€方形磷酸鐵鋰電池設計了一套循環(huán)壽命測試試驗，對提出的聯(lián)合估計方法進行實驗驗證，結果表明在動力電池的整個生命周期內聯(lián)合估計方法都能實現(xiàn)SOC和SOH的精確估計。
　　針對電池組層級的SOC和SOH估計問題，根據電池組不同的拓撲結

6、構和均衡管理策略把電池單體層級的狀態(tài)定義擴展到電池組層級，并結合電池組SOC和SOH不同的時變特性，提出了基于多時間尺度的動力電池組SOC和SOH估計方法，以宏觀時間尺度對電池組的SOH進行估計，以微觀時間尺度對電池組的SOC進行估計。以一個基于被動均衡管理策略的串聯(lián)型磷酸鐵鋰電池組為研究對象，設計了一套電池組測試試驗對提出的方法進行驗證，結果表明該方法能夠實現(xiàn)電池組SOC和SOH的精確估計并有效的降低電池組狀態(tài)估計策略的計算量。

7、>　　針對電池管理系統(tǒng)的結構靈活性不足和對擁有不同性能特性的電池模塊通用性較差的問題，提出了可變結構電池管理系統(tǒng)的設計概念，并基于這一概念進行了原型樣件開發(fā)。在該設計概念中，用戶能夠根據具體的使用需求靈活決定電池組內的電池模塊數(shù)量，在減小電池組使用成本的同時降低了整車的整備質量，從而提高了電動汽車的動力性和經濟性。同時，在傳統(tǒng)的主從式結構電池管理系統(tǒng)的基礎上，增加了一套電池模塊切換系統(tǒng)，用于實現(xiàn)對不同性能電池模塊的兼容管理，有效的提升了