插电式混合动力汽车电池管理系统的电池模型及其参数估计

插电式混合动力汽车电池管理系统的电池模型及其参数估计

研究了电化学电池模型，该模型参数能很好地反映电池相关物理量，而且可以更好地捕捉外加电流条件下电池的长期和短时变化的行为。基于多孔电极浓溶液理论，该模型描述了锂离子电池（LIB）液体浓度、固体和液相的空间分布以及时间演变。在模型的许多参数中，有关电池退化的关键参数由参数估计器确定。参数估计基于协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）算法，建立在进化策略的基础上。不同于传统基于梯度的优化算法，CMA-ES算法可以无需变换，直接进行稀疏雅可比矩阵运算。

随着电池模型的发展，设计参数估计均使用离线及在线验证技术。在脱机验证过程中，基于PC的参数估计进行充电测试，从而获得相应的数据。大多数老化相关参数被确定为锂离子液相扩散系数（DE）。脱机验证结果表明，电池电压充电曲线的变化可以预测锂离子扩散系数，从而使DE更容易嵌入参数估计，使参数估计的计算效率大大提高。在线验证时，电池管理系统（BMS）集成参数估计测试表明，参数估计误差小于1%。由于BMS计算资源有限，参数估算所需时间约为9min，运行时内存占用为6KB，因此BMS使用一个20KB的RAM（随机存取存储器），电池模型和参数估计使用14KB的RAM。

研究结果表明，电化学电池模型及其参数估计可成功应用于托电式混合动力汽车（PHEV）的BMS设计。

刊名：International Journal of Automotive Technology（英）

刊期：2016年第3期

作者：W.Sung et al

编译：徐嘉浩