動力鋰電池組狀態(tài)估計策略及管理系統(tǒng)技術(shù)研究.pdf

1、交通領(lǐng)域的能源消耗加劇了全球的能源危機(jī)和環(huán)境污染，低能耗、綠色環(huán)保的電動汽車產(chǎn)業(yè)已成為全球交通能源轉(zhuǎn)型的發(fā)展方向。鋰離子電池具有比能量大、循環(huán)壽命長和無污染等優(yōu)點(diǎn)，必將成為未來電動汽車動力系統(tǒng)的首選。如何提高復(fù)雜運(yùn)行工況下動力鋰電池組狀態(tài)估計的精確性和電池管理的可靠性，已成為提升動力電池組性價比和保障電動汽車安全性能的關(guān)鍵，對電動汽車的應(yīng)用推廣具有重要意義。本文結(jié)合國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項(xiàng)目(2009AA11A113)，首先針對動力鋰電

2、池組進(jìn)行了荷電狀態(tài)(State-of-Charge，SOC)建模與估計策略、絕緣阻抗建模與估計算法方面的深入研究，然后結(jié)合狀態(tài)估計研究成果設(shè)計了電池管理系統(tǒng)技術(shù)方案及其產(chǎn)品，主要工作和研究內(nèi)容如下:
　　 1、從實(shí)際工程問題出發(fā)，研究了SOC估計的魯棒性問題。針對電流漂移噪聲和系統(tǒng)參數(shù)擾動對SOC估計造成干擾的問題，將SOC和漂移電流值作為系統(tǒng)狀態(tài)變量，基于組合模型重新構(gòu)建了SOC估計的工作模型，并將無跡粒子濾波(Unscent

3、edParticleFilter，UPF)估計方法應(yīng)用于該工作模型，實(shí)現(xiàn)了SOC和漂移電流的同步精確估計。該方法有效抑制了SOC估計模型在線性化過程中引入的模型誤差，并增強(qiáng)了過程非高斯噪聲和量測非高斯噪聲的抑制作用。通過不同參數(shù)擾動下的實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了該方法的魯棒性，并與EKFSOC估計方法、UKFSOC估計方法進(jìn)行了對比。
　　 2、針對LiFePO4動力鋰電池組充放電平臺上電壓相對SOC變化較小的特點(diǎn)，結(jié)合多源信息融合技術(shù)，提

4、出了一種SOC估計信息融合架構(gòu)。該方法首先對充放電過程進(jìn)行特征提取和模式分類，然后針對特定的模式優(yōu)化估計模型，在系統(tǒng)運(yùn)行時根據(jù)特征匹配結(jié)果切換到適配的估計模型進(jìn)行優(yōu)化估計，同時在經(jīng)驗(yàn)知識和模式分類的基礎(chǔ)上融合整車信息、充電信息對電池組系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行在線估計和修正。相對于單一的估計模型，該算法能夠?qū)ο到y(tǒng)狀態(tài)和參數(shù)進(jìn)行更精確的估計，并且有效抑制了放電平臺上SOC估計的抖動。應(yīng)用實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性，并與單一組合模

5、型下的算法進(jìn)行了比較。
　　 3、針對復(fù)雜工況下動力電池組系統(tǒng)與整車電底盤之間絕緣阻抗檢測精度下降的問題，基于電池組的內(nèi)阻模型重新構(gòu)建了絕緣檢測模型，并在該模型基礎(chǔ)上提出一種可信度算法(ReliabilityAlgorithm，RA)。該算法根據(jù)電池組總電壓的變化區(qū)間實(shí)現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)集的可信度度量，并選擇可信度最大的二元數(shù)據(jù)集來估計系統(tǒng)絕緣阻抗，最后使用滑動平均濾波對計算結(jié)果進(jìn)行處理從而抑制量測噪聲的影響。在電動汽車整車試驗(yàn)平臺上進(jìn)

6、行的實(shí)驗(yàn)及數(shù)值仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的優(yōu)越性。
　　 4、從整車安全性和可靠性的角度出發(fā)，基于控制器局域網(wǎng)絡(luò)(ControllerAreaNetwork，CAN)總線技術(shù)設(shè)計了動力鋰電池組管理系統(tǒng)。管理系統(tǒng)通過電池管理單元對分布于整車各位置的電池模塊的電壓、溫度等單體信息進(jìn)行采集，然后通過內(nèi)部CAN總線網(wǎng)絡(luò)將采集信息上傳到中央控制單元以實(shí)現(xiàn)電池組狀態(tài)信息的估計、評價與決策，并結(jié)合整車CAN總線系統(tǒng)、充電CAN總線系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了電池組