電動汽車動力電池狀態估計方法與均衡控制技術研究

《電動汽車動力電池狀態估計方法與均衡控制技術研究》是依託山東大學，由崔納新擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：電動汽車動力電池狀態估計方法與均衡控制技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：崔納新
• 依託單位：山東大學

中文摘要

動力電池作為電動汽車的核心，是制約其規模發展的瓶頸。動力電池高效管理、最佳化控制和壽命延長對於電動汽車的使用成本、節能和安全性至關重要，也是電動汽車普及的先決條件之一。電池是一類複雜的非線性、多變數耦合、參數時變系統，其成組使用存在的性能衰減、一致性、安全性等問題日益凸顯並亟待解決。本課題擬首先研究動力電池非線性動態建模，並基於自校正融合Kalman濾波理論研究慢時變模型參數的實時辨識；然後結合非線性魯棒最優估計和主元分析法研究電池SOC、SOH等狀態估計及剩餘壽命RUL預測問題；引入博弈論思想研究電池均衡控制策略，並設計模組化可擴展均衡電路拓撲；最後搭建電池管理系統試驗平台驗證新模型新理論方法的有效性。本課題屬於控制理論、電氣工程、電化學等多學科交叉的前沿，不僅對發展我國電動汽車技術推進其產業化具有重要意義，而且對於相關學科的理論研究和套用有顯著的促進作用。

結題摘要

國際社會面臨化石能源的日趨枯竭和地球環境的不斷惡化，大力發展融多項高新技術於一體的電動汽車已呈不可逆轉的態勢。然而，電動汽車的產業化進程卻仍差強人意，究其原因是作為電動汽車核心的車載動力電池關鍵技術還沒有得到根本解決。本項目將先進的控制理論和信息技術與大力發展電動汽車及動力電池的重大現實需求相結合，深入研究和解決車載動力電池狀態估計和均衡控制的理論方法和關鍵技術。課題組通過開展各種工況下動力鋰離子電池充放電試驗及壽命循環實驗研究，收集了大量相關實驗數據；基於AIC準則和分數階理論建立了動力電池的非線性動態數學模型，並實現了其慢時變參數的準確辨識；針對電池系統的強非線性、慢時變特性和噪聲干擾等問題，分別提出了基於非線性觀測器、H∞濾波器和模糊神經網路最佳化EKF的電池荷電狀態SOC估計新方法，有效提高了估計精度，誤差在2.5%以內，並設計了非線性觀測器估計電池的健康狀態SOH，為電動汽車安全高效運行提供了重要保障；針對電池系統部分信息不明確的難題，基於灰色系統理論及SVM建立了鋰電池的壽命預測模型，該項成果可有效防止因電池失效引發的安全事故。 針對串聯電池組特性不一致造成電池容量及性能下降的問題，綜合考慮均衡速度、電池SOC、電池壽命等多方面因素，提出了多種基於軟開關準諧振開關電容等的模組化可擴展均衡電路拓撲及控制策略，可實現電池單體及電池組間的高效主動均衡；設計和搭建基於數位訊號處理器DSP的電池管理與均衡控制實驗平台，驗證和改進了課題組提出的新算法。本項目研究成果可為突破制約電動汽車發展的關鍵瓶頸提供堅實的理論基礎和技術支撐。