磷酸铁锂离子电池建模与参数识别技术

"动力锂离子电池建模及其参数识别方法，苗壮，刘晓芳，韩基业，哈尔滨工业大学电气学院" 动力锂离子电池在现代电动汽车、储能系统以及便携式电子设备中扮演着至关重要的角色。电池的性能直接影响到系统的效率和可靠性。因此，对电池进行精确建模和参数识别至关重要。本文由苗壮、刘晓芳和韩基业共同完成，他们来自哈尔滨工业大学电气学院，专注于电力电子与电力传动领域。 文章主要研究的是磷酸铁锂电池，这种类型的电池以其较高的安全性和较长的使用寿命而受到广泛应用。作者们提出了一种新的电池单体等效电路模型构建方法。等效电路模型是一种常用的电池建模方式，它通过模拟电池内部的电阻和电容网络来近似电池的动态行为。在这个研究中，他们构建了一个n阶RC等效电路模型，这允许更细致地描述电池内部的电化学过程。 为了建立全操作周期内的开路电压（OCV）与状态-of-charge（SOC）的关系模型，作者们采用了梯度下降法来识别模型参数。OCV-SOC模型是电池建模中的关键部分，因为它提供了电池 SOC 的无损估计，这对于电池管理系统(BMS)的实时监控和控制至关重要。 此外，他们利用荷电状态循环测试（HPPC，也称为脉冲功率特性测试）的数据，通过最小二乘法对等效电路模型的参数进行辨识。HPPC测试可以提供电池在不同荷电状态下的瞬时功率响应，从而获取更全面的电池特性信息。最小二乘法是一种常见的参数优化方法，能有效地拟合模型与实际数据之间的关系。 最后，通过仿真和实验验证，作者们证明了所提出的模型在预测电池性能方面具有较高的准确性。这表明他们的方法能够为锂离子电池的控制策略设计和故障诊断提供有力支持，有助于提高电池系统的整体性能和寿命。 关键词涉及的领域包括锂离子电池的建模技术、等效电路模型的构建、参数识别方法以及相关的实验验证。这些研究对于理解电池行为、优化电池管理系统和提升电池性能具有重要意义，对于整个新能源领域的研究和发展具有积极的推动作用。