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第13卷第9期储能科学与技术Vol.13No.9
2024年9月EnergyStorageScienceandTechnologySept.2024
AI辅助先进电池设计与应用专刊
基于等效电路模型融合电化学原理的锂离子电池荷电状态估计
李清波,张懋慧,罗英,吕桃林,解晶莹
(空间电源全国重点实验室,上海空间电源研究所,上海200245)
摘要:准确高效地评估锂离子电池荷电状态(SOC)是确保电动汽车和储能设备性能和安全的关键。等效电路模型
被认为是描述锂离子电池内部复杂反应过程的一种有效方法。针对基于等效电路模型的SOC估计准确性与复杂性
难以权衡的问题,本研究采用一阶RC模型作为基础,为了提高整个SOC区间的模型性能表现,通过电化学原理
对模型进行优化,通过在一阶RC模型的OCV模块上添加反映电池内部固相扩散过程的改进误差项,在保证较低
的计算复杂性的前提下,减小了等效电路模型与更准确的机理模型之间存在的误差。然后基于倍率测试以及脉冲
测试数据对电池进行参数辨识,以粒子群算法为基础通过参数解耦的方式降低了参数辨识的复杂度、提升了辨识
准确度;同时基于小倍率测试的开路电压(OCV)数据采用多项式方法进行OCV-SOC曲线拟合。随后基于模型参数
辨识结果开展SOC估计研究,针对常规卡尔曼滤波准确度不足的问题,在无迹卡尔曼滤波基础上结合加权滑动窗
口的思想以提升SOC估计的精确性和鲁棒性,并基于UDDS和DST动态工况测试数据进行算法验证,最终估计效
果相对于传统方法呈现出优异的精度与鲁棒性,并且可以在初始SOC有较大偏差时快速收敛至准确值。
关键词:锂离子电池;融合模型;荷电状态估计;无迹卡尔曼滤波
doi:10.19799/ki.2095-4239.2024.0594
中图分类号:TM912文献标志码:A文章编号:2095-4239(2024)09-3072-12
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