锂离子电池容量与荷电状态精确估计算法

"锂离子电池容量联合估计多阶段模型融合算法验证" 锂离子电池（LIBs）在现代电动交通领域扮演着核心角色，如电动汽车、电动船、电动火车和电动飞机，因其高能量密度、长寿命和经济性而备受青睐。然而，对于这些全天候运行的电动交通工具来说，电池管理系统（BMS）的性能至关重要，特别是其对电池荷电状态（SOC）和容量的实时准确估计。这是因为SOC和容量的准确估计能确保电池的安全使用和优化性能。 本研究提出了一种创新的多阶段模型融合算法，旨在同时估计电池的SOC和容量。首先，该算法基于不同老化程度的电池模型，利用正态分布假设分析模型残差的均值和方差来计算权重。这种方法考虑了电池随着使用过程中的老化特性变化。 其次，研究中引入了具有前瞻性的微分误差增益到比例积分观测器（PIO），以提高SOC估计的收敛速度。这种改进的PIO能够更快地适应电池状态的变化，从而提供更及时的估计。 第三，针对复杂的应用环境，提出了一个结合多级模型和比例积分微分观测器（PIDO）的融合算法，用于SOC和容量的估计。PIDO以其在控制和估计问题中的高效性能，能更好地处理电池在不同工况下的动态响应。 第四，作者们深入探讨了融合算法的收敛性和抗噪声性能，这是在实际应用中保证算法稳定性和可靠性的重要因素。通过理论分析和实验验证，证明了算法在有噪声环境下仍能保持良好的估计性能。 最后，为了验证算法的有效性，研究人员建立了一个半实物仿真平台。通过在广泛的温度范围内对不同老化状态的锂离子电池进行测试，结果显示，提出的融合算法能实现SOC和容量的高精度估计，相对误差分别不超过2%和3.3%。这表明，该算法在实际应用中具有很高的实用价值，能显著提升电池管理系统的能力，从而促进电动交通的可持续发展。 总结来说，这项工作为锂离子电池的管理和监控提供了新的视角，提出的多阶段模型融合算法对于提高电池SOC和容量估计的准确性具有重要意义。这一成果不仅有助于电池健康状态的监测，还有助于延长电池的使用寿命，对电动车等领域的电池管理技术进步有着积极的推动作用。