锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计

被引：27

作者：

杨世春 ^{[1
]}

华旸 ^{[1
]}

顾启蒙 ^{[1
]}

闫啸宇 ^{[1
]}

李琳 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学交通科学与工程学院

[2] 北京林业大学工学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2020年 / 46卷 / 08期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

锂离子电池; 荷电状态(SOC); 容量; 联合估计; 多时间尺度;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0488

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

锂离子电池的荷电状态(SOC)和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。

引用

页码：1444 / 1452

页数：9

共 10 条

[1]

A review of lithium-ion battery state of charge estimation and management system in electric vehicle applications: Challenges and recommendations.[J].M.A. Hannan;M.S.H. Lipu;A. Hussain;A. Mohamed.Renewable and Sustainable Energy Reviews.2017,

[2]

A review of Battery Electric Vehicle technology and readiness levels.[J].Amin Mahmoudzadeh Andwari;Apostolos Pesiridis;Srithar Rajoo;Ricardo Martinez-Botas;Vahid Esfahanian.Renewable and Sustainable Energy Reviews.2017,

[3]

On state-of-charge determination for lithium-ion batteries.[J].Zhe Li;Jun Huang;Bor Yann Liaw;Jianbo Zhang.Journal of Power Sources.2017,

[4]

A new method of modeling and state of charge estimation of the battery.[J].Congzhi Liu;Weiqun Liu;Lingyan Wang;Guangdi Hu;Luping Ma;Bingyu Ren.Journal of Power Sources.2016,

[5]

Particle filter for state of charge and state of health estimation for lithium–iron phosphate batteries.[J].Simon Schwunk;Nils Armbruster;Sebastian Straub;Johannes Kehl;Matthias Vetter.Journal of Power Sources.2013,

[6]

Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs.[J].Gregory L. Plett.Journal of Power Sources.2004, 2

[7]

基于多时间尺度的锂离子电池状态联合估计 [J].