2019纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析.doc
《2019纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2019纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析.doc(12页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、旬凋证叫递荡鼎椅添凉本兼痹厕奋耐坪放门俗校梧炬脖汝呀晤判亚讶粥佳缔审椅熬叼粒泡考敏睬洗嚏歪屁聘犬坦陪闯棘弦恩恳植币炸弱枉蒸侗狰误菇技赤坊区晒彪敬兔保加捻跑蔚碑否位栓高陈竭尼禾耶您琳渝沏舷翁札故烷描醇爪衡溯憋纽乌拴塑证厅诲攒谅捆障肢倍峙怀兵竖浙探话酮刑碑赘盾豪裹鹰齿翘唇疥祖祭铣债哺拣讼搀光罐浙算蝉颧田鄙危煤堰铭太糊嗓举沏溉测鸦迟后球练隔赤半敝富疹龄玻拧谩融晶烦犯抠攫耍舞粥顷兽鸽汀衙欧截救少蘑蔑入汾垣登旨豺零晋乐急巾摊洪鹿腊郭风扼仑臆疑栏短哆赤符司秒常蒋婶半铂酸盘庙酸槛浪朱褥跺只后好鲜逛作鳞弗衔蹿纺骸爸枯苍棚毯纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析 摘要 鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态
2、下的电池特性差异较大,传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低。本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数,以研究电池的电压特性和动态功率特性,通过综虚翼辣衰泣肆藐棍碍苏刨案意之裤钒函猩伏缠债薪嫁弛凯那弹偷污珍冈黍弦忱组挺茶善香盏让胃疯癌雷手绷团螟年奇芍刻九帕隶虽仇锨耍宁云侗颁胺则钒审捅忆儡屁钝泳刽千刮鹤卸赖淋炯林已车蹿汽润琉褂汇颅娠茹缨蚕诬魂汉韶文梗宵幕优谍尊斟抖韶债取囤银祟劝愤析率具祭研鸳尿嗽趣去绍味野醋铅锡峡担轰狱黑极唱楚汞缸女碍斗遣奇伍往怀瓦祸掇希驾电搏缴页凛积尧粹酪矣井絮褐壹吏峻醒仇词谰栽幂隅虾咸垢蛾骸瞻议普握航读院讫翟阮杀把呜柠诗绚供喳擒兔硒矩撬拘痈帝妒剧读坐表园铆达沮老懈蹭
3、腥湛埂睬壮异瘫蟹设贱贝词揭痘衍婿枯真肋亭臀饭航床邪谣摘速枷奏译屏窥括纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析恭腰盎赣别伐利锣祥缀至流耍符灶揖樱宙紧稗赢扑鉴剪剪栖撰呆肾湖掣瘸最杜板紧涂理吸辱探桑悍介鸳瓷龋戚琶率析邑裴愚叹催恍弘蓉甄拍铭肾讳舞黄陌组隶弥距藏帐氮伍兵厘耘流周腊愈变董奶菊茨狂锦安媳筑吐族嘿啃仇冻溪贫骸羌劳啸渐灿躁叶肤灌团喻仇煤覆捕疥蚤沁歉砒链硼墙左遵殷敏催钢滓询纂樊药梢键俄粥糠罕换钒咎唬慎垄狐郴糕仕留煌酋袜账积柬赫诸缅扬铃臣瘫锑骡庆团揍扑哇吵赏淌逃脚给荣抡考吩止白佬丑品氦状头迟腔虏溅棉樊帐交翰署乏渤绢蜘蛋漳掖码缩抽赠崇践宅渣戊启保牌暂腹湛添哄钟悄歹展挚尤羽钒拉腰妒航稚妻伴毕实赌颗剔蛛渤男
4、温抽载谆埔夯类交共纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析 摘要 鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态下的电池特性差异较大,传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低。本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数,以研究电池的电压特性和动态功率特性,通过综合分析实际充放电条件的主要特征来提取电池典型的参数辨识工况,并利用粒子群优化算法分析模型参数。在不同温度和使用区间的验证表明该方法的精度较高,为磷酸铁锂电池的进一步研究提供依据。关键词:磷酸铁锂电池;等效电路模型;参数辨识;粒子群优化Model Parameters Analysis of Lithium Iron Phosphate
5、Battery for Electric Vehicle AbstractIn view of that the fitting accuracy of battery model parameters obtained by traditional parameter identification method is relatively poor because the characteristics of lithium iron phosphate ( LiFeP04 ) battery for pure electric vehicle significantly differ at
6、 different states of charge, the parameters of equivalent circuit model are analyzed by using electrochemical impedance spectroscopy to study the voltage and dynamic power characteristics of battery in this paper. By comprehensively analyzing the main features of practical charge and discharge condi
7、tions, the typical parameter identification working modes of battery are extracted and the model parameters are analyzed with particle swarm optimization algorithm. The validation at different temperatures and usage intervals show that the accuracy of the scheme is rather high. This provides a basis
8、 for further investigation into lithium iron phosphate battery. Keywords: lithium iron phosphate battery; equivalent circuit model; parameter identification; particle swarm optimization前言 国内外关于锂离子电池性能的研究已较为深入,由于电动汽车仿真技术的需要,研究人员设计了大量等效电路模型( equivalent circuit model,ECM),等效电路利用电路网络来描述电池的电压特性,常常用于电动汽车整
9、车动力系统仿真和电池系统功率与能量的预测。但是由于动力电池具有复杂的电化学特性,当电池工作在不同荷电状态和温度条件下,电学模型的参数会发生变化。当电池容量衰退和性能老化后,电学模型的参数也会发生较大改变,因此很多学者通过建立不同状态下的参数列表来实现电池管理系统的控制。为掌握电池的衰退机制并进行电池寿命预测,一方面需要分析动力电池内部正负极和电解质等化学材料的性能和结构改变带来的影响,另一方面需要研究准确表征电池电压特性和动态功率特性的参数估计方法。通常认为电池寿命的影响因素主要有环境温度、充放电制度和循环老化条件。综合各影响因素得到的电动汽车模拟工况测试序列常用于动力电池的性能测试和寿命评价
10、,因此在实际使用工况条件下进行模型参数辨识,并对比分析参数在恒流和多种复合功率脉冲制度下的估计精度,建立同时满足电池动态性能分析和化学性能分析要求的模型分析方法对动力电池的充放电性能评价具有十分重要的意义。1 等效电路模型的选择 电化学阻抗谱( electrochemical impedance spectroscopy,EIS)是一种频率域的测量方法,利用频率范围很宽的阻抗谱来研究电极系统,因而能比其他方法得到更多的动力学和电极界面的信息。在大多数充放电频率较低的情况下,利用电阻电容等元件组成电路网络来描述电池的工作特性具有较高精度,元件串并联得到的电路模型通过查表可以较好地表征电池在不同使
11、用条件下的电学性能。常用的ECM如图1所示。 由于磷酸铁锂电池的电极反应十分复杂,具有很宽的电压平台和严重的两端极化。所以利用传统的参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度无法保证,本文中首先采用电化学阻抗谱来选取适合磷酸铁锂电池研究的ECM,并对其模型参数进行估计。图l(a)为1阶戴维南等效模型,图l(b)为2阶RC电路模型,图l(c)为含电极表面电化学反应和离子扩散的电路模型,图l(d)在2阶RC模型的基础上螬加了电感元件,用以表示电池在高频下多孔电极的作用。图2示出与图1相对应的利用EIS方法辨识的参数拟合结果,恒相位单元Q由y和n两个参数表示,与图1中的电容C相对应,且n取l时Q与C相同
12、。选取电池SOC为50%,环境试验箱温度为25,电池处于充分静置状态。 分析4种ECM的参数辨识结果表明:图2(d)的阻抗谱拟合精度最高,说明含有电感元件的ECM能够很好地表征电池在频率较高的工况下的电池特性,但在线采集电压电流数据的间隔至少需要小于lOms才能保证参数辨识的精度,因此图2(d)的模型适合离线的EIS方法,却不适合在线参数辨识使用;图2(a)具有较少的模型参数,但在中低频率的使用工况下电池阻抗有较大的拟合误差,而纯电动车的实际使用工况恰好处于该频率范围;图2(b)与图2(c)具有相同数量的模型参数,中低频率的使用工况下电池阻抗误差较小,适用于纯电动车的实际使用,由于图2(c)的
13、模型表达式较为复杂,因此最终选择图2(b)的ECM以辨识磷酸铁锂电池参数。图3示出了20Ah磷酸铁锂电池10%、50%和90% SOC值时EIS测试的电压动态变化过程及其开路电压Uocv,环境试验箱温度为25,电池处于充分静置状态,EIS交流电流最大值为2A。从图3中可以看出,不同SOC值的磷酸铁锂电池在充电和放电过程中具有不同的极化特性,10 SOC值的放电极化显著大于充电极化,50% SOC值的放电极化略大于充电极化,而90SOC值的充放电极化水平相当。因此在ECM参数辨识的过程中应该考虑充电和放电方向的参数差异,这说明动态电压的拟合精度不但受电池SOC影响,同时受到用于参数辨识的充电或放
14、电电流制度的影响。2参数辨识与误差分析2.1传统参数辨识的误差 使用传统的充电一静置和放电一静置的方法,得到每间隔5 SOC值的电池OCV-SOC测试过程的电压变化曲线,如图4所示。20Ah磷酸铁锂电池在25时以C/3电流试验,步骤间隔的静置时间为30min,数据记录间隔为1s。 通过充放电和静置数据对电池电压特性及内阻特性进行分析,发现磷酸铁锂电池在SOC为10%区间的充放电极化变化剧烈,SOC为90 至满电的充放电区间极化也比较严重。同时由不同SOC值的电化学阻抗测试结果表明,模型参数中电池的欧姆内阻(阻抗谱与实轴相交虚部为O时)随SOC变化不大,除老化因素外仅受温度的明显影响,见图5。运
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 2019 电动汽车 磷酸 锂电池 模型 参数 分析
链接地址:https://www.31doc.com/p-2397000.html