锂电池双向均衡及模型预测控制优化

TM910; 为了解决锂电池组内部单体不一致导致的能量利用率低、电池容量衰减等问题,提出了一种基于模型预测控制的双向均衡控制方法.首先,以锂电池单体的荷电状态(SOC)为均衡控制目标,采用带遗忘因子的最小二乘法和扩展卡尔曼滤波法联合估计电池SOC;接着,通过设计双向反激式电路,形成可升降压的均衡结构,并采用模型预测控制优化双向反激式电路的正反向均衡控制状态;最后,通过占空比控制双向反激式电路的均衡电流,实现不同锂电池单体之间的SOC均衡.研究结果表明:采用双向反激式电路和模型预测控制,不但降低了均衡电路控制的复杂程度,避免了传统均衡方法的电池组内部均衡消耗,而且有效提高了均衡可靠性和均衡速度;...

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Published in西安交通大学学报 Vol. 58; no. 10; pp. 24 - 35
Main Authors 赵炎锋, 王斌, 杜睿, 徐世福, 顾卫平, 王朝晖
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安交通大学机械工程学院,710049,西安%陕西德鑫智能科技有限公司,710075,西安 01.10.2024
Subjects
锂电池
模型预测控制
model predictive control
荷电状态
反激式电路
state of charge
flyback circuit
lithium battery
双向均衡控制
bidirectional balance control
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ISSN0253-987X
DOI10.7652/xjtuxb202410002

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Summary:TM910; 为了解决锂电池组内部单体不一致导致的能量利用率低、电池容量衰减等问题,提出了一种基于模型预测控制的双向均衡控制方法.首先,以锂电池单体的荷电状态(SOC)为均衡控制目标,采用带遗忘因子的最小二乘法和扩展卡尔曼滤波法联合估计电池SOC;接着,通过设计双向反激式电路,形成可升降压的均衡结构,并采用模型预测控制优化双向反激式电路的正反向均衡控制状态;最后,通过占空比控制双向反激式电路的均衡电流,实现不同锂电池单体之间的SOC均衡.研究结果表明:采用双向反激式电路和模型预测控制,不但降低了均衡电路控制的复杂程度,避免了传统均衡方法的电池组内部均衡消耗,而且有效提高了均衡可靠性和均衡速度;在动态工况下,基于模型预测控制的锂电池双向均衡控制方法,能快速实现锂电池单体之间的SOC均衡,与传统的比例均衡控制方法相比,均衡时间缩短了 68.3％.
ISSN:0253-987X
DOI:10.7652/xjtuxb202410002