电池内阻与SOC关系研究——以LiFePO4电池为例

本文主要探讨了电池内阻与SOC（State-of-Charge，荷电状态）之间的关系，以及SOC在电池管理系统中的重要性。通过对电池充放电过程中的内阻变化进行分析，揭示了欧姆内阻和极化内阻与SOC的动态联系。 在电池的充放电过程中，欧姆内阻会随着SOC的变化而有所波动。根据描述中的图3．10内阻与SOC关系曲线，电池在SOC最高时，欧姆内阻达到最小值，随着SOC降低，内阻逐渐增加。特别地，当SOC低于20%时，电阻值显著上升，表明电池在低SOC状态下性能下降，不适合正常使用。相比之下，极化内阻受SOC的影响更大，电池在放电末端时，由于极化效应，端电压会迅速下降，这在实际应用中可能导致电池性能急剧恶化。 文章还提及了一篇名为“State-of-Charge Estimation of An LiFePO4 Battery System”的西南交通大学研究生学位论文，作者为Deng Gongtai，导师为Ma Lei。该论文涉及电池的前期调研，选择了天津力神LR1865EC型号电池作为研究对象，建立了二阶RC等效电路模型来模拟电池性能。此外，论文还实现了扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter, EKF）来估计电池的SOC，通过恒流放电实验验证了算法的有效性。 为了应对经典卡尔曼滤波算法在磷酸铁锂电池SOC估计中的局限，论文提出了基于SOC工况放电信息融合的噪声补偿EKF算法。这个算法通过将系统模型误差视为噪声并添加补偿参数，提高了在复杂电流工况下估计SOC的准确性和初始值校正能力。 然而，噪声补偿算法依赖固定系统噪声模型参数，当电池工况或环境条件变化时，可能会影响其性能。因此，持续优化和自适应的噪声模型参数调整对于提高电池管理系统(BMS)的性能至关重要。 这篇摘要涉及到电池管理系统的关键技术，包括电池内阻与SOC的关系、卡尔曼滤波算法在SOC估计中的应用，以及针对磷酸铁锂电池的噪声补偿策略。这些内容对于理解电池行为、优化电池性能以及设计高效BMS具有重要价值。