【摘 要】
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锂离子电池的功率状态(State of power,SOP)估计在电动汽车的电池管理系统中起着至关重要的作用.准确的参数化模型为SOP估计提供了重要的参数和结构信息.从电池内部机理出发,总结用于表征电化学反应过程的等效元件及方程所构成的等效电路模型,并推导其电压仿真表达式.针对模型参数边界不准确而陷入局部最优和计算效率低的问题,提出基于电化学机理的参数边界确定方法.以DST工况为参数辨识数据集获取八种参数化模型,从模型精度和计算效率来验证参数化模型在FUDS工况下的鲁棒性和时效性.针对非线性模型无法获取峰
【机 构】
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北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心 北京 100044
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锂离子电池的功率状态(State of power,SOP)估计在电动汽车的电池管理系统中起着至关重要的作用.准确的参数化模型为SOP估计提供了重要的参数和结构信息.从电池内部机理出发,总结用于表征电化学反应过程的等效元件及方程所构成的等效电路模型,并推导其电压仿真表达式.针对模型参数边界不准确而陷入局部最优和计算效率低的问题,提出基于电化学机理的参数边界确定方法.以DST工况为参数辨识数据集获取八种参数化模型,从模型精度和计算效率来验证参数化模型在FUDS工况下的鲁棒性和时效性.针对非线性模型无法获取峰值功率解析解问题,提出了基于多约束的SOP优化估计方法.最后,根据DST工况+恒功率下获取的SOP真值以验证所提算法在SOC10％放电和90％充电下的有效性.结果 表明,温度对电化学反应和扩散限制的主导地位影响显著,所提模型最优估算方法在高低SOC区间的SOP估计误差均在8％以内.
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