基于多状态联合估计模型的锂电池多段恒流充电策略研究

摘要

近年来新能源汽车行业高速发展，动力电池的需求逐年增加，三元锂电池以其高能量密度、高电压平台等优点被各大车企广泛应用。传统的恒流恒压充电策略因其过长的充电时间，困扰着用户使用，制约了新能源汽车行业的发展。而大电流充电策略将导致电池温度快速上升，电池寿命缩短，甚至引起电池过热燃烧。电池的充电策略需权衡考虑充电时间和电池寿命。因此，锂离子电池充电策略的研究显得尤为重要。本文搭建了锂电池的荷电状态SOC (State of charge)–SOH (State of health)–SOT (State of temperature)多状态联合估计模型，基于粒子群（Particle swarm optimization，PSO）算法提出一种自适应阶数的多段恒流充电策略，并通过实验辨识了模型关键参数，验证了电池仿真模型的准确性。然后搭建了Z型风冷电池组的仿真模型及性能测试实验台，对比分析仿真结果和实验结果，并利用遗传算法对电池组的散热结构进行优化，最后将多段恒流充电策略应用于优化后风冷电池组模型，探讨不同风冷条件下，电池组热-电-老化特性。主要研究内容和结果如下：　　1）介绍了锂电池电行为、热行为、寿命的数学模型，详细推导了电池内阻、开路电压、电动势温升系数的辨识过程，通过电池的电参数与温度、寿命间的相互影响作用，建立电模型、热模型、老化模型的耦合关系，基于一阶RC等效电路模型、热网络模型、老化模型建立了锂电池的 SOC-SOH-SOT 多状态联合估计模型，模拟锂电池的响应特性。　　2）提出一种电流阶数自适应的多段恒流充电策略（Self-adaptive Multi-stage Constant Current, SMCC），利用PSO算法求解不同权重系数下的最优充电策略，并构建帕累托曲线，得到三种最优充电策略：最短时间充电策略、最小老化充电策略、平衡充电策略，并与传统恒流恒压策略进行了对比分析。结果表明：最短时间充电策略与2C CCCV策略具有很高的一致性；最小老化充电策略的充电时间比0.1C CCCV策略缩短了61.7%；平衡充电策略相比于0.5C CCCV策略，仅增加6.4%的老化损失，就能缩短44.9%的充电时间。　　3）设计了脉冲放电实验、电动势温升系数实验，得到电池欧姆内阻、极化内阻、极化电容、电动势温升系数随 SOC、温度变化曲线，完善多状态联合估计模型。设计了热电模型验证实验、老化循环实验，验证仿真模型准确性，结果表明1C CCCV充电策略电压、温度响应曲线的均方根误差为23.4mV、0.5℃，平衡充电策略电压曲线均方根误差为36.3mV，充电时间相对误差为3.4%。前10个老化循环内，平衡充电策略与0.5C CCCV策略容量损失分别为1.45%和0.64%，而充电时间缩短了43.3%。　　4）搭建了Z型风冷电池组仿真模型及性能测试实验台，对比在6m/s风冷条件下，电池组1C放电时电池温度变化。结果表明：仿真与实验得到的电池组平均温度分别为34.1℃、34.7℃，每个电池单体仿真和实验温度变化曲线的均方根误差都小于0.5℃。　　5）基于遗传算法对电池组进行散热优化，优化后的电池组最高温度下降到34.5℃，平均温度降到了33.8℃，个体最大温差降到了1.8℃，减幅30.7%。　　6）探讨电池组应用SMCC策略充电时，不同风冷条件对电池组电-热-老化行为的影响。结果表明：进口风温越高，电池组平均温度越高，电池的老化越严重。进口风速越低，电池组平均温度越高，老化也会随之加剧，特别是当进口风速为0时，即不考虑强制风冷，电池组平均温度达到 57.5℃，远远超过电池组安全温度上限45℃，电池老化也急剧增加。

目录

1 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 新能源汽车的发展趋势

1.1.2 动力电池的发展趋势

1.1.3 充电策略及其热管理研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 锂电池数学建模的研究现状

1.2.2 锂电池充电策略研究现状

1.2.3 锂电池热管理研究现状

1.3 主要研究内容

2锂电池的多状态联合估计模型

2.1.1 电模型的分类

2.1.2 一阶RC模型的理论计算

2.2 热网络数学模型

2.3 电池老化数学模型

2.4 热-电-老化多状态联合估计模型

2.5 本章小结

3 SMCC充电策略的仿真研究

3.1 Amesim简介

3.2.1 Amesim整体模型搭建

3.2.2 电模型搭建

3.2.3 热模型搭建

3.2.4 Simulink联仿模型搭建

3.3.1 SMCC充电策略

3.3.2 PSO算法

3.3.3 边界条件

3.4 仿真结果分析

3.4.1 最短时间充电策略

3.4.2 最小老化充电策略

3.4.3 平衡充电策略

3.5 本章小结

4 SMCC充电策略的实验研究

4.1 实验设备

①锂离子电池

②可程式恒温恒湿试验箱

③电池测试系统

④温度采集仪

⑤总体布置

4.2.1 脉冲放电实验

4.2.2 电动势温升系数实验

4.2.3 热电模型验证

4.2.4 老化循环实验

4.3 实验结果分析

4.3.1 脉冲放电实验结果分析

4.3.2 电动势温升系数结果分析

4.3.3 热电模型验证实验结果分析

4.3.4 电池老化循环实验结果分析

4.3.5 误差分析

4.4 本章小结

5 SMCC策略在电池组中的应用

5.1.1 电池组电模型

5.1.2 电池组产热模型

5.1.3 Z型冷却风道等效模型

5.1.4 电池组总体模型

5.2 电池组仿真分析

5.3 数学模型的实验验证

5.3.1 实验设备

5.3.2 实验结果对比分析

5.4.1 边界条件

5.4.2 遗传算法

5.4.3 优化仿真结果分析

5.5 电池组SMCC策略的应用研究

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 研究工作总结

6.2 展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录

C. 学位论文数据集

致谢