资料介绍
锂离子电池作为20世纪90年代研发推出的新型储能元件,应用场合已十分广泛,如便携式电子设备、新能源汽车、储能电源、军事航空领域等。近年来,电动汽车技术发展迅速,但电动汽车的电池管理系统( Battery Management System,BMS)技术还不成熟。BMS需要准确实时地估测动力电池组的荷电状态(State of Charge,SOC),保证SOC维持在合理的范围内,防止由于过充电或过放电对电池造成损伤。而对功率状态( State of Power,SOP)的了解,则可让电池在最大限度进行能量交换时保证电池的寿命。
为了能够准确估计锂离子电池的荷电状态( SOC),同时对电池实际可用的最大充、放电功率进行预测,在研究电池充、放电过程中的滞回现象的基础上,建立基于电压滞回特性的二阶RC等效电路模型。为了避免因噪声统计特性造成的误差,将Hoo滤波算法应用到锂离子电池的SOC估计中,减少了估计过程中的模型误差和算法误差,提高了估计的鲁棒性。将电池电压、电流和SOC的估计值作为联合约束条件预测锂离子电池实际可用的最大充、放电功率,对电池做脉冲充、放电实验,实验分析表明,与混合脉冲功率特性( HPPC)测试方法相比,联合约束算法提高了预测电池功率的准确性。
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