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车载移动储能锂离子电池荷电状态及内部温度估计
| 论文题名： | 车载移动储能锂离子电池荷电状态及内部温度估计 |
| 关键词： | 车载储能锂离子电池;荷电状态估计;内部温度估计;电热耦合模型 |
| 摘要： | 车载移动储能方舱的逐步推广提高了电力系统的运行效率和灵活性，储能锂离子电池作为车载移动储能方舱的储能单元，通常以上万节电池组成系统使用，因此电池的安全性和可靠性成为储能电池管理系统的关键。实时获取电池荷电状态和温度是储能电池管理系统监测和管理电池状态的重要依据。由于传统的温度测量方法只能获取电池表面温度，无法识别电池内部温度的实际情况，不能提前预警异常温度。因此，研究探明电池温度和荷电状态之间存在的相互影响关系，准确的估计电池内部温度，提高荷电状态估计精度，对提升电池管理系统水平和热安全性能具有重要意义。本文的主要研究内容如下： 首先，根据储能要求选择合适的电池型号，探究锂离子电池性能影响因素，根据储能电池运行工况以及状态估计等需求设计实验方案，搭建电池实验平台，通过实验数据对锂离子电池特性进行分析，为电池模型搭建提供理论和数据支撑。 其次，综合考虑模型复杂度和精度后，选用二阶RC等效电路模型描述锂离子电池的电特性，采用离线辨识方式获得不同SOC和温度条件下的锂离子电池组等效电路模型参数。通过仿真结果和实验对比验证模型的准确性。 再次，基于搭建的考虑温度的二阶RC等效电路模型，分别采用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）对锂离子电池组 SOC 进行估算，以减小因温度差异引起的误差，对比两种算法的估计精度和鲁棒性，优选无迹卡尔曼滤波作为储能锂离子电池组SOC估计方法。 最后，通过分析锂离子电池模组温度场，选用电池模组中温度集中区域的单体电池作为研究对象，建立锂离子电池热模型，并采用 EKF 算法对电池内部温度进行估计。在此基础上，建立考虑电池SOC和内部温度的电热耦合模型，实现电池SOC与内部温度的联合估计。 结果表明，基于电热耦合模型的估计方法同时提高了SOC和内部温度估计的精度，为储能锂离子电池SOC和内部温度的估算提供一定的参考意义。 |
| 作者： | 丁娇娇 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 米林;姚祖明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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