【摘 要】
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近年来,由于能源危机的不断加深,人们日益依赖于可再生能源,电池储能系统的接入为可再生能源大规模并网提供一种有效方法,电池技术是电动汽车发展的关键技术,而功率状态更是评估电动汽车加速、爬坡性能的关键性指标,为保障电动汽车车用系统的“四座大山”:安全、成本、寿命以及续航,对锂离子电池功率状态（State of Power,SOP）的研究是十分必要的。本文通过对串联型电池系统的建模及功率状态估计方法等方
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近年来,由于能源危机的不断加深,人们日益依赖于可再生能源,电池储能系统的接入为可再生能源大规模并网提供一种有效方法,电池技术是电动汽车发展的关键技术,而功率状态更是评估电动汽车加速、爬坡性能的关键性指标,为保障电动汽车车用系统的“四座大山”:安全、成本、寿命以及续航,对锂离子电池功率状态（State of Power,SOP）的研究是十分必要的。本文通过对串联型电池系统的建模及功率状态估计方法等方面进行研究,论文的主要工作如下:（1）对电池结构及原理、锂电池容量标定、锂电池内阻特性、荷电状态与电池开路电压间的关系等方面进行研究,通过实验进一步探究锂电池物理特性。并且分析了不一致性的原理及原因。（2）针对串联型锂离子电池系统中的电池不一致性问题,本文在考虑电池不一致特性下,确定电池单体与电池系统性能参数的扩展关系。对常用电池模型进行介绍,并分析其使用范围与优缺点,结合上章的物理特性分析,建立基于二阶RC模型的电池单体等效电路模型,以此为基础建立了考虑不一致性的二阶RC模型的串联型电池系统等效电路模型,并且进行参数辨识。最后通过仿真与实例分析验证模型的准确性。（3）提出一种考虑电池电压、电流、SOC及电池不一致性等多约束条件的串联型电池系统SOP估计方法。通过开路电压、当前荷电状态与电池限制电流三个方面约束对峰值电流进行计算,进而获得峰值功率基值。然后,考虑到电池系统的不一致性,构建了基于BP神经网络的串联型电池系统不一致性功率状态校正器,由峰值功率基值与校正值叠加来获得电池系统峰值功率。在Matlab/Simulink仿真平台搭建串联型电池系统仿真模型,通过仿真验证了该校正器能改善串联型电池系统SOP的估计精度。
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