鋰離子電池成組應用技術及性能狀態(tài)參數估計策略研究.pdf

1、以鋰離子電池為代表的新一代綠色電池的蓬勃發(fā)展，對推動新能源相關技術的進步，緩解傳統(tǒng)能源緊張、環(huán)境污染的局勢發(fā)揮了巨大的作用。儲能電池成組應用以及電池組狀態(tài)管理等相關技術的不斷提高與完善，能夠延長電池組使用壽命，提高儲能系統(tǒng)的可靠性。鑒于此，論文以鋰離子電池為研究對象，主要針對儲能電池成組設計及應用關鍵技術和儲能電池組建模及性能狀態(tài)監(jiān)測相關理論和技術兩個熱點問題，研究了電池成組設計及應用技術、等效電路模型建模及系統(tǒng)辨識策略、荷電狀態(tài)（St

2、ate of Charge, SOC）估計方法，所研究的方法和策略對其它電池具有通用性。論文主要研究和工作如下：
　　(1)針對電池成組應用時，由于單體電池的不一致性而造成性能退化的問題，對電池成組應用中的關鍵技術、影響電池組性能的主要因素進行研究和分析，設計并實現了一種典型惡劣環(huán)境中鋰離子電池成組應用方案。在對大功率電池組充放電管理技術進行研究的基礎上，提出一種基于單體電池保護的串聯電池組分組均衡充電策略，并給出了具體的實現過程

3、。通過分組均衡充電，減小了由電網異常等外力造成的充電過程中的負面影響，同時降低了單體電池之間的不一致性，提高了電池組整體的充放電能力和和整個電源系統(tǒng)的可靠性，為電池組整體直接建模奠定基礎。
　　(2)研究了基于智能算法的系統(tǒng)參數辨識策略，深入研究了粒子群優(yōu)化算法，針對其在迭代后期經常面臨無法找到最優(yōu)位置或者在最優(yōu)位置附近徘徊卻無法定位在最優(yōu)位置的問題，提出一種隨機抖動粒子群優(yōu)化算法，在利用幾種目標優(yōu)化測試函數驗證其性能后，將其用于

4、等效電路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）系統(tǒng)參數辨識，并給出一種適用于等效電路模型系統(tǒng)辨識的加權目標優(yōu)化函數，最后利用兩種不同的工況驗證了該算法的有效性和通用性。
　　(3)開路電壓（Open Circuit Voltage, OCV）遲滯，即OCV的路徑依賴性是鋰離子電池的一個顯著特征，精確地估計 OCV遲滯對等效電路模型極為重要。通過利用電壓回饋信息修正 OCV值，并仔細分析充電階段、放電階段

5、和充放電之后的擱置階段的修正的OCV運動軌跡，提出一種動態(tài)修正OCV的策略，并將其應用于二階RC模型，得到一種考慮遲滯效應的加強ECM模型，提高了模型的精度。
　　(4)針對系統(tǒng)級仿真和大規(guī)模儲能電池組狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)的需求，開展電池組電特性動態(tài)仿真模型相關技術的研究。理論和實踐證明，電池組整體的充放電特性自動包含了單體電池的不一致性以及單體電池與電池組之間的非線性比例關系，利用這一特點可以快速有效地直接建立電池組級別的等效電路模

6、型，用于模擬電池組的電氣動態(tài)特性。同時考慮溫度、倍率對電池性能的非線性影響，研究并建立對應的非線性影響數學模型，并對各種模型參數的辨識方法進行研究，最終建立基于ECM模型的考慮溫度、倍率因素影響的電池組電特性復合模型。建立的電池組復合模型可以集成到更大的系統(tǒng)模型環(huán)境中，用于系統(tǒng)級的設計與仿真，例如大規(guī)模儲能系統(tǒng)電池組選型、配組優(yōu)化設計等許多場合。
　　(5)深入研究了擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter,