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电动汽车的安全稳定运行依赖于电池管理系统,锂离子电池荷电状态(Stateof Charge,SOC)估计及其模型参数辨识是电池管理系统的核心要素。本文以15Ah-NCM大功率锂离子电池为研究对象,以Solartron1470E-1455电化学工作站为测试平台,围绕动力锂离子电池电路模型参数辨识和SOC估计,讨论如下四个主要内容:(1)锂离子电池管理系统中几个基本概念。首先介绍锂离子电池的工作原理,随后分析SOC估计的常用方法及其相应特点,最后综述了锂离子电池典型模型。(2)采用阶跃电流法,识别大功率锂离子电池二阶充放电模型电路参数。详细讨论如下问题:如何选择电池输出端电压数据范围用于非线性拟合;如何实现测试数据和目标函数的非线性拟合;如何得到并理解充放电电路模型参数。(3)采用理论计算并结合实验数据,研究静置时间对脉冲电流法识别锂离子电池电路模型参数的影响。首先,给出锂离子电池二阶电路模型全响应解析解,并计算界面电容瞬态电压随时间演化规律;随后,定义界面电容充放电深度,分析计算静置时间长短对界面电容充放电深度影响。当充电放电脉宽均设置为600s,而静置时间在600～2400s变化,小特征时间常数电容放电深度均近似为100%,大特征时间常数界面电容放电深度为88.36～99.54%。结果表明,静置时间大于600s时,因放电脉冲储存于界面电容电荷对下一个充电脉冲电荷释放过程的影响可以忽略。(4)基于锂离子电池二阶RC等效电路模型和安时积分法方程,建立SOC估计所需状态空间方程,并用EKF算法估计电池SOC。仿真结果表明,该模型具有较好的适应性,扩展卡尔曼滤波算法能够有效提高锂离子电池SOC估计精度。本文所讨论的模型参数识别和荷电状态估计方法,不仅适用于本文所选定的研究对象锂离子电池,也适用于其他电池领域。