针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下...针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下SOC的准确估计。首先建立等效电路模型与多物理场模型耦合的场路耦合模型,刻画温度的影响;进而使用离线参数辨识方法将温度、退化等因素注入等效电路模型参数中;最终建立代理模型提高计算效率,实现在线SOC估计。案例验证结果表明,在锂电池经过长时间运行发生退化后,相比于其他方法,所提方法的估计结果具有更平稳的曲线和更高的精度。展开更多
文摘针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下SOC的准确估计。首先建立等效电路模型与多物理场模型耦合的场路耦合模型,刻画温度的影响;进而使用离线参数辨识方法将温度、退化等因素注入等效电路模型参数中;最终建立代理模型提高计算效率,实现在线SOC估计。案例验证结果表明,在锂电池经过长时间运行发生退化后,相比于其他方法,所提方法的估计结果具有更平稳的曲线和更高的精度。
