基于电压滞回的锂离子电池荷电状态与功率预测方法

本文档探讨了一种针对锂离子电池的创新荷电状态（State of Charge, SOC）估计与功率预测方法。在研究锂离子电池在充放电过程中常见的滞后（hysteresis）现象后，作者构建了一种基于电压滞回特性的二阶RC等效电路模型。这种模型考虑了电池充放电行为的动态特性，有助于更精确地捕捉电池的实际状态。 为了克服由于噪声统计特性引起的误差，作者将滤波算法应用于SOC的估计过程中。滤波器的作用在于减小由噪声引入的模型误差和算法误差，从而提高估计的鲁棒性，确保在实际应用中具有较高的稳定性和可靠性。这种方法对于电池管理系统（BMS）来说非常重要，因为它能有效提升电池性能监控的精度。 论文的核心内容是提出一种联合约束策略，将电池的实时电压、电流数据以及估计的SOC值作为输入，共同用于预测电池在实际充放电过程中的最大功率。相比于传统的混合脉冲功率特性（Hybrid Pulse Power Characterization, HPPC）测试方法，这种联合约束算法能够提供更准确的功率预测结果，这对于电动汽车的能量管理和控制有着直接的应用价值。 此外，该研究还通过实验验证了新方法的有效性。通过对电池进行脉冲充放电测试，对比了采用联合约束算法和HPPC方法的预测结果，结果显示联合约束算法在预测电池最大功率方面表现出更高的精度，从而提高了电池的效率和寿命管理。 这篇文章为锂离子电池的SOC估计和功率预测提供了一个新颖且实用的方法，对于优化电动汽车的能源管理、提高电池性能和延长其使用寿命具有重要意义。这一研究成果对于电池技术的发展和电动汽车行业的进步具有重要的推动作用。