电池解析模型通常在准确估算电池在线荷电状态(State of charge,SOC)方面起到关键作用。分析气液动力学与电学的物理相似性原理,研究气体分子与锂离子之间扩散/平衡的内在联系、气液系统与锂离子电池之间的观测量滞后状态量的等效机制,...电池解析模型通常在准确估算电池在线荷电状态(State of charge,SOC)方面起到关键作用。分析气液动力学与电学的物理相似性原理,研究气体分子与锂离子之间扩散/平衡的内在联系、气液系统与锂离子电池之间的观测量滞后状态量的等效机制,改进气液动力学与电学之间的参数映射关系,建立直接耦合温度特性的气液动力学电池模型。依据电池工作中的温度场分布特性与能量守恒原理,构建气液动力学-热耦合模型,基于该模型与扩展卡尔曼滤波算法设计高效的锂离子电池在线SOC估算方法。以内置温度传感器的锂离子动力电池为研究对象,在多种恒流与动态测试工况下电池内部最高温度估计误差小于1.2K,在线SOC估计误差低于1.8%。提出的在线SOC估算方法具有良好的估计精度,以及较强抵抗初值输入误差的能力。展开更多
文摘电池解析模型通常在准确估算电池在线荷电状态(State of charge,SOC)方面起到关键作用。分析气液动力学与电学的物理相似性原理,研究气体分子与锂离子之间扩散/平衡的内在联系、气液系统与锂离子电池之间的观测量滞后状态量的等效机制,改进气液动力学与电学之间的参数映射关系,建立直接耦合温度特性的气液动力学电池模型。依据电池工作中的温度场分布特性与能量守恒原理,构建气液动力学-热耦合模型,基于该模型与扩展卡尔曼滤波算法设计高效的锂离子电池在线SOC估算方法。以内置温度传感器的锂离子动力电池为研究对象,在多种恒流与动态测试工况下电池内部最高温度估计误差小于1.2K,在线SOC估计误差低于1.8%。提出的在线SOC估算方法具有良好的估计精度,以及较强抵抗初值输入误差的能力。
