鋰電池荷電狀態(tài)預測方法研究.pdf

1、電池的荷電狀態(tài)(SOC，state of charge)預測是鋰電池管理系統(tǒng)中最為重要也是最為基礎的一部分，正確的荷電狀態(tài)預測能夠對以電池為電源的設備提供可靠的操作信息，而且有助于電池管理系統(tǒng)能夠準確高效的對電池在線進行充放電管理和能量均衡管理，因此對電池荷電狀態(tài)(SOC)的預測研究顯得尤為重要。
　　本為是以磷酸鐵鋰電池為研究對象，基于卡爾曼濾波算法，對磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)的預測方法進行了深一步的研究。通過對磷酸鐵鋰電池的工作原

2、理進行分析，我們了解了磷酸鐵鋰電池的充放電特性。在此基礎上，給出鋰電池的老化程度、充放電倍率、庫倫效率以及溫度對荷電狀態(tài)(SOC)預測所造成的影響。對荷電狀態(tài)(SOC)的預測需要電池工作狀況電流、電壓、溫度等為依據(jù)，建立和完善了數(shù)據(jù)采集硬件電路，為SOC的預測提供了可靠的實際數(shù)據(jù)。針對磷酸鐵鋰電池的特性，建立了一階RC等效電路模型，并給出了模型參數(shù)的求解方法。通過分析對比現(xiàn)有的幾種預測估算方法，基于等效模型，本文提出了一種比較有效的荷電

3、狀態(tài)估計方法：充分考慮了庫倫效率對荷電狀態(tài)的影響，基于改進的安時積分法，在建立了等效的電池模型基礎上結合開路電壓法，利用擴展卡爾曼濾波能夠有效得對磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)(SOC)進行預測估計。
　　為了驗證該方法的有效性和優(yōu)點，本文的最后對磷酸鐵鋰電池進行了充放電試驗，試驗條件分別為：正常狀態(tài)下的充放電試驗和對電流加入噪聲以及初始荷電狀態(tài)(SOC)值存在較大誤差的情況。通過實驗得出結論，該方法能夠有效的提高對荷電狀態(tài)(SOC)預測值