基于模型的插電式混合動力汽車鋰電池充電狀態(tài)及峰值容量估計

采用自適應擴展卡爾曼濾波的算法來估計插電式混合動力汽車鋰電池的充電狀態(tài)（SOC）及峰值容量。介紹了鋰電池的建模，包括電池極化充電建模、參數識別方法和電池試驗。在電池試驗環(huán)節(jié)，介紹了測試環(huán)境和城市環(huán)境動態(tài)循環(huán)規(guī)劃。為了了解模型與電池SOC之間的關系，采用一個動態(tài)規(guī)劃電池能量模型來估計電池狀態(tài)。為了得到精確的參數，采用4種不同的充電-放電電流來提高電池特性測試。由于插電式混合動力汽車在加速、制動回收時以及爬坡時需要持續(xù)不斷的峰值能量，所以針對持續(xù)峰值能量需求提出了電池估計算法，即電池SOC和峰值容量聯(lián)合估計方法，其中包括基于自適應擴展卡爾曼濾波（AEKF）的SOC估計算法，基于電化學極化（EP）動力學模型的峰值容量估計方法。針對后者，分別進行了單周期瞬時峰值電流估計以及多周期連續(xù)峰值電流估計。為了提高算法的適用性，提出了一個用于估計SOC和峰值能量的6步測試框架?；诔鞘旭{駛環(huán)境的動態(tài)測試循環(huán)來評價算法的實時性以及魯棒性。測試結果表明，所提出的算法完全能夠滿足SOC的測量精度，并且在有較大初始SOC誤差的前提下也依然能夠獲得低于0.02誤差的精度。同時，進行峰值能量測試時具有較高的魯棒性。

刊名：Journal of Power System（英）

刊期：2013年第229期

作者：Rui Xiong et al

編譯：孫浩