【摘 要】
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随着化石能源危机的一步步逼近以及环境问题的日益突出,储存和使用清洁可持续的新能源已成为时代趋势。电能是当前炙手可热的清洁能源,低碳零排放已然成为它的标签,这与时代发展方向不谋而合。电池作为电能的主要储存载体,电池的储能效率、使用寿命以及安全性对电能的影响不言而喻。相较于其他电化学储能电池,锂离子电池拥有比能量高、比功率大、循环寿命长、无记忆效应、环境友好度高、储存难度低等优势。为锂离子电池设计相应
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随着化石能源危机的一步步逼近以及环境问题的日益突出,储存和使用清洁可持续的新能源已成为时代趋势。电能是当前炙手可热的清洁能源,低碳零排放已然成为它的标签,这与时代发展方向不谋而合。电池作为电能的主要储存载体,电池的储能效率、使用寿命以及安全性对电能的影响不言而喻。相较于其他电化学储能电池,锂离子电池拥有比能量高、比功率大、循环寿命长、无记忆效应、环境友好度高、储存难度低等优势。为锂离子电池设计相应的电池管理系统(Battery Management System,BMS)旨在对电池的荷电状态(State of Charge,SOC)、健康状态(State of Health,SOH)和安全性能等方面作整体把控。以往电池SOC估计的研究中,研究对象往往是单电芯而非电池组,在估计策略方面只考虑提高估计精度,往往以复杂的优化算法和冗杂的数据大大提高计算代价,换来精度微乎其微的提高,对估计的时效性造成影响,实际应用中难以推广。本文综合考量上述因素,在兼顾计算复杂度的同时着力提高电池SOC估计的精确性。其主要研究内容如下:1.综合分析锂离子电池的内部结构材料性能的差异和电化学反应过程的描述,利用带有二阶RC网络的等效电路模型模拟电池的特性,通过对电池组的混合动力脉冲能力特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)实验,测得不同SOC下相应的端电压值,利用实测的电池端电压值与辨识出的参数估计值代入方程,求得模型端电压预测值之间的误差,判断所辨识参数的可靠性。2.通过仿真模型,仿真分析了端电压实测值与估计值之间的偏差对SOC估计的影响。提出了利用拉普拉斯变换的方法将模型参数离散差分化,使得参数辨识的计算复杂度大大减小,采用莱文贝格-马夸特(Levenberg-Marquardt)算法对差分化的参数进行识别,再通过逆变换转换为模型参数,并更新SOC估计算法中的参数,以提高估计精度。3.利用MATLAB/Simulink平台搭建基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)联合(GBDT-EKF)算法的SOC估计仿真模型,利用GBDT拟合先验估计与后验估计的残差与当前时刻的噪声矩阵的关系,考虑温度和容量参数对于SOC估计精度的影响,同EKF算法在端电压与时间关系曲线,开路电压与SOC关系曲线以及SOC估计值之间的误差进行对比,分析得出噪声矩阵对SOC估算精度会造成较大的影响,在对噪声矩阵迭代更新后,提高了SOC估计精度。通过对比两种算法的仿真结果,表明本文提出的SOC估计算法精度明显提高且能快速收敛,满足复杂度和精度之间的考量需求,验证了GBDT-EKF联合算法的有效性。
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