基于耦合绕组的锂电池组主动均衡方案研究

针对锂电池组在充放电过程中出现能量不一致的问题,采用传统的Buck-Boost均衡电路和Flyback均衡电路的均衡方法,提出一种可减小电路尺寸、提高均衡速度和均衡效率的基于耦合绕组的新型主动均衡电路。通过对耦合绕组的选择性充放电,会有三种不同的工作模式来实现单体之间的能量转移,并调节PWM驱动信号占空比来提高均衡器的工作效率。在均衡控制策略方面,根据锂电池开路电压(OCV)与荷电状态(SOC)之间的一一对应关系,提出了基于电压和SOC双变量的均衡控制策略,主要是通过电压快速均衡和修正均衡以及SOC均衡阶段同时实现电压均衡和SOC均衡,更加合理地保证电池组动态性能一致。实验结果表明,该方案可以减少电池组的均衡时间,并且降低了能量损耗,提高了均衡效率,使电池组的整体性能达到最优状态。     

面向SOC估计的计及温度和循环次数的锂离子电池组合模型

锂离子电池荷电状态(SOC)估计的准确性依赖于精确的电池模型,为此提出一种基于改进的Shepherd模型并耦合温度和循环次数因素的锂离子电池组合模型(SCM)。将Shepherd模型受温度和循环次数影响的满电开路电压、极化常数、可用容量、内阻等参数进行热建模和循环损失建模,同时将模型参数辨识方法简化为仅需两组不同环境温度下放电实验数据的非线性最小二乘法。通过对不同循环次数的锂离子电池在不同温度环境下模拟电动汽车实际工况,进行放电实验,并结合扩展卡尔曼滤波算法实现对SCM模型和ECM模型的SOC动态估计。仿真和实验结果表明所提模型相对误差小于1.5%,SOC估计误差小于3%,从而验证了所提出模型的优越性。