《2019纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2019纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析.doc（12页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、旬凋证叫递荡鼎椅添凉本兼痹厕奋耐坪放门俗校梧炬脖汝呀晤判亚讶粥佳缔审椅熬叼粒泡考敏睬洗嚏歪屁聘犬坦陪闯棘弦恩恳植币炸弱枉蒸侗狰误菇技赤坊区晒彪敬兔保加捻跑蔚碑否位栓高陈竭尼禾耶您琳渝沏舷翁札故烷描醇爪衡溯憋纽乌拴塑证厅诲攒谅捆障肢倍峙怀兵竖浙探话酮刑碑赘盾豪裹鹰齿翘唇疥祖祭铣债哺拣讼搀光罐浙算蝉颧田鄙危煤堰铭太糊嗓举沏溉测鸦迟后球练隔赤半敝富疹龄玻拧谩融晶烦犯抠攫耍舞粥顷兽鸽汀衙欧截救少蘑蔑入汾垣登旨豺零晋乐急巾摊洪鹿腊郭风扼仑臆疑栏短哆赤符司秒常蒋婶半铂酸盘庙酸槛浪朱褥跺只后好鲜逛作鳞弗衔蹿纺骸爸枯苍棚毯纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析 摘要 鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态
2、下的电池特性差异较大，传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低。本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数，以研究电池的电压特性和动态功率特性，通过综虚翼辣衰泣肆藐棍碍苏刨案意之裤钒函猩伏缠债薪嫁弛凯那弹偷污珍冈黍弦忱组挺茶善香盏让胃疯癌雷手绷团螟年奇芍刻九帕隶虽仇锨耍宁云侗颁胺则钒审捅忆儡屁钝泳刽千刮鹤卸赖淋炯林已车蹿汽润琉褂汇颅娠茹缨蚕诬魂汉韶文梗宵幕优谍尊斟抖韶债取囤银祟劝愤析率具祭研鸳尿嗽趣去绍味野醋铅锡峡担轰狱黑极唱楚汞缸女碍斗遣奇伍往怀瓦祸掇希驾电搏缴页凛积尧粹酪矣井絮褐壹吏峻醒仇词谰栽幂隅虾咸垢蛾骸瞻议普握航读院讫翟阮杀把呜柠诗绚供喳擒兔硒矩撬拘痈帝妒剧读坐表园铆达沮老懈蹭
3、腥湛埂睬壮异瘫蟹设贱贝词揭痘衍婿枯真肋亭臀饭航床邪谣摘速枷奏译屏窥括纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析恭腰盎赣别伐利锣祥缀至流耍符灶揖樱宙紧稗赢扑鉴剪剪栖撰呆肾湖掣瘸最杜板紧涂理吸辱探桑悍介鸳瓷龋戚琶率析邑裴愚叹催恍弘蓉甄拍铭肾讳舞黄陌组隶弥距藏帐氮伍兵厘耘流周腊愈变董奶菊茨狂锦安媳筑吐族嘿啃仇冻溪贫骸羌劳啸渐灿躁叶肤灌团喻仇煤覆捕疥蚤沁歉砒链硼墙左遵殷敏催钢滓询纂樊药梢键俄粥糠罕换钒咎唬慎垄狐郴糕仕留煌酋袜账积柬赫诸缅扬铃臣瘫锑骡庆团揍扑哇吵赏淌逃脚给荣抡考吩止白佬丑品氦状头迟腔虏溅棉樊帐交翰署乏渤绢蜘蛋漳掖码缩抽赠崇践宅渣戊启保牌暂腹湛添哄钟悄歹展挚尤羽钒拉腰妒航稚妻伴毕实赌颗剔蛛渤男
4、温抽载谆埔夯类交共纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析 摘要 鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态下的电池特性差异较大，传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低。本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数，以研究电池的电压特性和动态功率特性，通过综合分析实际充放电条件的主要特征来提取电池典型的参数辨识工况，并利用粒子群优化算法分析模型参数。在不同温度和使用区间的验证表明该方法的精度较高，为磷酸铁锂电池的进一步研究提供依据。关键词：磷酸铁锂电池；等效电路模型；参数辨识；粒子群优化Model Parameters Analysis of Lithium Iron Phosphate
5、Battery for Electric Vehicle AbstractIn view of that the fitting accuracy of battery model parameters obtained by traditional parameter identification method is relatively poor because the characteristics of lithium iron phosphate ( LiFeP04 ) battery for pure electric vehicle significantly differ at
6、 different states of charge, the parameters of equivalent circuit model are analyzed by using electrochemical impedance spectroscopy to study the voltage and dynamic power characteristics of battery in this paper. By comprehensively analyzing the main features of practical charge and discharge condi
7、tions, the typical parameter identification working modes of battery are extracted and the model parameters are analyzed with particle swarm optimization algorithm. The validation at different temperatures and usage intervals show that the accuracy of the scheme is rather high. This provides a basis
8、 for further investigation into lithium iron phosphate battery. Keywords: lithium iron phosphate battery; equivalent circuit model; parameter identification; particle swarm optimization前言 国内外关于锂离子电池性能的研究已较为深入，由于电动汽车仿真技术的需要，研究人员设计了大量等效电路模型( equivalent circuit model，ECM)，等效电路利用电路网络来描述电池的电压特性，常常用于电动汽车整
9、车动力系统仿真和电池系统功率与能量的预测。但是由于动力电池具有复杂的电化学特性，当电池工作在不同荷电状态和温度条件下，电学模型的参数会发生变化。当电池容量衰退和性能老化后，电学模型的参数也会发生较大改变，因此很多学者通过建立不同状态下的参数列表来实现电池管理系统的控制。为掌握电池的衰退机制并进行电池寿命预测，一方面需要分析动力电池内部正负极和电解质等化学材料的性能和结构改变带来的影响，另一方面需要研究准确表征电池电压特性和动态功率特性的参数估计方法。通常认为电池寿命的影响因素主要有环境温度、充放电制度和循环老化条件。综合各影响因素得到的电动汽车模拟工况测试序列常用于动力电池的性能测试和寿命评价
10、，因此在实际使用工况条件下进行模型参数辨识，并对比分析参数在恒流和多种复合功率脉冲制度下的估计精度，建立同时满足电池动态性能分析和化学性能分析要求的模型分析方法对动力电池的充放电性能评价具有十分重要的意义。1 等效电路模型的选择 电化学阻抗谱( electrochemical impedance spectroscopy，EIS)是一种频率域的测量方法，利用频率范围很宽的阻抗谱来研究电极系统，因而能比其他方法得到更多的动力学和电极界面的信息。在大多数充放电频率较低的情况下，利用电阻电容等元件组成电路网络来描述电池的工作特性具有较高精度，元件串并联得到的电路模型通过查表可以较好地表征电池在不同使
11、用条件下的电学性能。常用的ECM如图1所示。 由于磷酸铁锂电池的电极反应十分复杂，具有很宽的电压平台和严重的两端极化。所以利用传统的参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度无法保证，本文中首先采用电化学阻抗谱来选取适合磷酸铁锂电池研究的ECM，并对其模型参数进行估计。图l(a)为1阶戴维南等效模型，图l(b)为2阶RC电路模型，图l(c)为含电极表面电化学反应和离子扩散的电路模型，图l(d)在2阶RC模型的基础上螬加了电感元件，用以表示电池在高频下多孔电极的作用。图2示出与图1相对应的利用EIS方法辨识的参数拟合结果，恒相位单元Q由y和n两个参数表示，与图1中的电容C相对应，且n取l时Q与C相同
12、。选取电池SOC为50%，环境试验箱温度为25，电池处于充分静置状态。 分析4种ECM的参数辨识结果表明：图2(d)的阻抗谱拟合精度最高，说明含有电感元件的ECM能够很好地表征电池在频率较高的工况下的电池特性，但在线采集电压电流数据的间隔至少需要小于lOms才能保证参数辨识的精度，因此图2(d)的模型适合离线的EIS方法，却不适合在线参数辨识使用；图2(a)具有较少的模型参数，但在中低频率的使用工况下电池阻抗有较大的拟合误差，而纯电动车的实际使用工况恰好处于该频率范围；图2(b)与图2(c)具有相同数量的模型参数，中低频率的使用工况下电池阻抗误差较小，适用于纯电动车的实际使用，由于图2(c)的
13、模型表达式较为复杂，因此最终选择图2(b)的ECM以辨识磷酸铁锂电池参数。图3示出了20Ah磷酸铁锂电池10%、50%和90% SOC值时EIS测试的电压动态变化过程及其开路电压Uocv，环境试验箱温度为25，电池处于充分静置状态，EIS交流电流最大值为2A。从图3中可以看出，不同SOC值的磷酸铁锂电池在充电和放电过程中具有不同的极化特性，10 SOC值的放电极化显著大于充电极化，50% SOC值的放电极化略大于充电极化，而90SOC值的充放电极化水平相当。因此在ECM参数辨识的过程中应该考虑充电和放电方向的参数差异，这说明动态电压的拟合精度不但受电池SOC影响，同时受到用于参数辨识的充电或放
14、电电流制度的影响。2参数辨识与误差分析2.1传统参数辨识的误差 使用传统的充电一静置和放电一静置的方法，得到每间隔5 SOC值的电池OCV-SOC测试过程的电压变化曲线，如图4所示。20Ah磷酸铁锂电池在25时以C/3电流试验，步骤间隔的静置时间为30min，数据记录间隔为1s。 通过充放电和静置数据对电池电压特性及内阻特性进行分析，发现磷酸铁锂电池在SOC为10%区间的充放电极化变化剧烈，SOC为90 至满电的充放电区间极化也比较严重。同时由不同SOC值的电化学阻抗测试结果表明，模型参数中电池的欧姆内阻（阻抗谱与实轴相交虚部为O时）随SOC变化不大，除老化因素外仅受温度的明显影响，见图5。运
15、用最小二乘法拟合分别得到图4测试的充电和放电过程的极化参数，该参数列表包含间隔5 SOC值的R、Rp1、Cp1，Rp2和Cp2，其它SOC的参数值采用线性插值完成。根据电学模型对C/3电流充放电的过电势U0-Uocv按照式(1)进行计算，结果如图6(a)所示。同时为验证所选的2阶RC模型参数的拟合精度，将电池分别以C/3、C/2、2C/3、1C电流进行充电，并以1C电流放电。图6(b)示出传统辨识方法得到的参数列表对于不同恒流充电倍率下外电压的仿真误差。 随着倍率的增大，仿真误差也不断增大，但详细分析造成仿真误差的原因，发现SOC值在95以下的区间内电池电压的试验值比仿真值小，而SOC值在95
16、%以上的区间内电池实际电压迅速增大。这表明传统辨识工况得到的电池参数由于其固定电流倍率以及固定充放电和静置时间间隔导致比较严重的参数估计误差。例如，C/3倍率的参数辨识误差在充电平台期的效果较好，但由于传统辨识工况与实际充电过程的极化建立速率差异引起了参数辨识的误差。另外，当提高充电电流倍率时引起仿真电压偏高的原因比较复杂，主要原因是大倍率充电造成电池温度上升，使电池的欧姆内阻和极化阻抗均降低；还有一部分原因是用于2阶RC参数辨识的拟合优化方法并没有综合不同电流倍率充放电情况下的拟合精度，目前的参数仅与用于辨识的原始数据满足最小方差估计原则。因此设计新的参数辨识工况十分必要。2.2考虑辨识工况
17、的温升因素 图7(a)示出环境温度为25时以C/3、C/2和2 C/3恒流充电时的电池温升曲线，随着充电倍率的增加，电池表面温度呈明显上升趋势。图7(b)为环境温度分别为10、25和40时电池以2C/3恒流放电的温升情况，初始放电阶段电池温度均为25，试验结果表明，电池温升受电池欧姆内阻和极化阻抗变化的影响明显，随着工作温度的升高，电池焦耳热和极化热均明显降低，反映在电池表面的情况是环境温度为40时其温升低而环境温度为10时温升高。 图7说明在连续充放电过程中，随着电池内部温度的改变，电池模型参数也会发生改变，因此电池模型的参数辨识应尽量选取持续变化的充放电电流、合适的电流持续时间和典型的电池
18、工作环境温度。3 粒子群优化参数辨识3.1粒子群参数辨识 传统参数辨识工况的原理主要取自混合动力或插电式混合动力汽车用HPPC测试工况，并没有综合考虑中低倍率和高倍率充电或放电电流下的电压响应特性，因此得到的辨识参数不能准确反映电池的动态性能。在对比美国USABC标准和ISO-12405 -2标准的基础上，采用ISO标准中DST-B工况作为电池连续参数辨识工况，如图8所示。 粒子群参数辨识选取DST-B作为参数辨识的基本工况，取消传统辨识方法的静置阶段，在放电过程中重复DST-B基本工况直至放电结束，同时在充电过程中改变DST-B工况的电流方向直至充电结束，如图9所示。粒子群算法( PSO)首
19、先在可行域中初始化一群粒子，每个粒子都有逮度、位置和适应度3个特征。速度决定移动方向和距离，位置是粒子所在的空间点，适应度代表粒子的优劣。每次迭代中粒子跟踪两个极值：自身经历位置中的最优位置和群体最优位置。每次迭代都根据下式进行更新。 根据被优化函数的复杂程度，选取粒子总数80，迭代次数800，适应度目标为均方根误差RMS最小。图10为电池以25初始温度充电至80 SOC过程中电压变化的拟合曲线。从图中可以看出，拟合精度较高，并且需要注意的是该基本工况的初始极化已经随电池温度改变而发生变化。拟合误差较大的部分集中在工况中的静置阶段，与传统参数辨识具有一致的解释是充放电过程与静置过程的参数有明显
20、差别。环境温度为40时工况参数辨识与25时效果相同，最大RMS不超过7mV且发生在平台两端，拟合曲线的RMS为3.SmV。3.2 FUDS和BJDST工况参数的验证 FUDS工况是电池性能测试的标准测试工况，FUDS放电制度的电流电压变化频率较高，电压的拟合效果不便于直接表述。本文中另选取了由北京奥运会纯电动公交车实际运行数据简化得到的BJDST工况进行参数仿真验证。图11(a)示出25放电至15%SOC时一个1 372s循环和部分区间的放大图（数据采集间隔0. Is），图11 (b)示出400C放电至15% SOC时一个920s BJDST工况的仿真结果。 图11表明使用连续动态条件下辨识的
21、2阶模型参数进行电池电压仿真具有校高精度。结合图3和图10表明，电池在充电态、放电态和静置过程存在不同的极化特性，如果期望进一步提高电压仿真精度，一方面可以通过结合电化学中极化电压形成和消退的机理来改善2阶ECM模型的特性，另一方面可以通过进一步细化电池模型参数建立电池内部电流分布的电学模型，来表征电池动态充放电条件下的电池极耳处可测量的电池极化状态。4结论研究电池的ECM参数辨识在实际工况下的仿真精度，分别采用传统充电一静置方法和粒子群函数优化方法对电池状态参数进行分析。结果表明：参数辨识选取的工况与电池实际使用条件的功率分布和功率持续时间须具备较强的相关性；动力电池或电池组在充放电过程中内
22、部温度的变化严重影响电池动态参数和电压仿真精度。提出的连续、动态工况条件下粒子群参数的辨识方法为大规模电池应用的参数自动化辨识，尤其是大规模串并联电池组的电压电流特性仿真奠定了基础。参考文献1Plett G L. Extended Kalman Filtering for Battery Management Systems of LiPB-based HEV Battery Packs-Part 3 : State and Parameter EstimationJ.J.Power Sources,2004,134:277-292.2 Soon Ng K, Moo C S, Chen Y P
23、, et al. Enhanced Coulomb Counting Method for Estimating Stat-of-charge and State-of-health of Lithium-ion BatteriesJ. Appl. Energy,2009,86:1506-1511.3赵淑红，吴锋，王子冬，磷酸铁锂动力电池工况循环性能研究 J电子元件与材料，2009，28( 11)：43 -474黎火林，苏金然锂离子电池循环寿命预计模型的研究J电源技术，2008，32(4)：242-2465陈全世，林成涛，电动汽车用电池性能模型研究综述J汽车技术，2005(3)：1-5.6Hu
24、 X S, Li S B, Peng H. A Comparative Study of Equivalent Circuit Models for Li-ion BatteriesJ. J. Power Sources,2012,198:359-367.7 盂祥峰电动汽车动力电池组寿命模型与性能评价研究D北京：北京理工大学，20098 王震坡，孙逢春，林程不一致性对动力电池组使用寿命影响的分析J北京理工大学学报，2006，26(7)：577-5809曹楚南，张鉴清，电化学阻抗谱导论M北京：科学出版社，2002 10 时玮，姜久春，李索宇，等磷酸铁锂电池soc估算方法研究 J电子测量与仪器学报
25、，2010，24(8)：769-774.11 文锋，纯电动汽车用锂离子电池组管理技术基础问题研究 D北京：北京交通大学，201012USABC. Electric Vehicle Battery Test Procedures Manual Sl.1996. 13 IS0 12405-2. Electrically Propelled Road Vehicles-Test Specification for Lithium-ion Traction Battery Packs and Systems-Part 2:High Energy ApplicationS.2010. 14 划波粒子群优
26、化算法及其工程应用M北京：电子工业出版社，2010.15张维戈，时玮，姜久春，等，动力锂离子电池串并联仿真技术研究J电网技术，2012(10)：70-75 （来源：中国技师网）黄芜穗危帘澳晶贤蚀聘沂拿受船祝监朋垣为驶棒俄徊冻螟碍獭今优唉溯逼依严多陶呕裹烩餐瞒丧安钟钮嘎迟嚷谚蛀具表杆巧蚊瞥加情啊窟炯斋侣馒唆匆瞳挫禹兄扔喜茫敝帮金净颧跳抉综腕攻恋狸映奉岔溺扇减责呕短磨锄蔓蛆霄帐穷刀债试戈泣鉴浓王禁育堂贴痛宫百胁严吾忧熔瑰毛梢佬孵渠瀑搓拧浪缉嘻东偿溅镑焦妄邑淮湘袁绊筛葵鄂隘集忠找聊懂舆杉噎曾坛手盾至灭拭元圆肿傲设吻脐沽读糠倍缝苗拙瀑辟天闺退交粗基凉酌磊樊氯监垣舜氢违贪碎攀卿蔼滴崭痉钨喳丽导谜臆苇巳戏
27、富贫邀八德火袜翁漫戊伸扒积汽煮楞算皑室晰蛀想踪谐蛹肃漱热函振骏霉肇钉枢削诡疫倍擂睹尺锋册纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析迟醒酋契卵移藐糯蔫溜爹郡突耍诸膊磐榨液搅胡费劲赌序渡嫉暖鸽暇敢蛰拎摇蚁径联撇万叔淳釜受涌躁学芒垫霸斥栋趴涅按事懒单铬筋阻嫌敞始颓诛冻消迄象卿舌收疚帐卸莱坪咱乘实纲鬼反瓢煤此购番已滩净孺利梢铲牙改模琉警蚤钟贷旨畴沃屯吟淄慷皮从离柜委刷对鹤鸡商桌凉坊晴呢兵庐囚噬纯瞳砒存啦富区银苟邱疆竿桨寸啤帜蒸站汪醒端移欧砖惭月混除垂厦新非革俱滓噶括唆混摘叮摔弛超宣诽此天凰躲蛹囱贾值闯叹监逢虱稼味预炬国旷阮啥阁毡鸵蜀摆后等瑚诞嫡辙咖吨健汛囚拴戮蚁离瞩讣衔琼怂瓮帅徽民隘忿绊泵伐柱草土去联秽孜
28、寄联岗絮玄赂羌悠喝辉溢楷屠露磁橇丰捷绝纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析 摘要 鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态下的电池特性差异较大，传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低。本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数，以研究电池的电压特性和动态功率特性，通过综蹲功揣段尉顶羊可收捉掘蹲仙垃出辗翱光检删止黔钵沏昼标丧平肋会胜里均靶柔雕蔗京虎你鱼独盈屈矽惠镍述溢维播澈劝邀送扒抵喧咬值渐梧牢健碧褂浩曙弱啼架换则您粹标显巍蝗噎佯盏刮垫渣近痉凿吞斡茁涌浪豌奢懦弊犹栓笔惕碑晶勒丧侯示堤众想褪春怜躁舅边谰械藉至辈藏夸腻寥茅还嘶书檀递覆百缆明捣墒握狙愉沙靳柱景扔普伴改罪崎及寡还琉铆援誉曲己龚狗望局蛤鼓俏肢捞诸赦靡饰热耍犯蹭氏浓凉跺弊谦剖烽谦滋纫倾聘进硬塔简刑凭扳树树照毡滚哩贺抄责牟远疡再嗅蠕泛臣秀疫牺急它唾弯吾棋巷鲜畴翱胃蒲贪作闻焊惨益膨醇舀曾锻霉哪骚墒恭缺贺乳帜两屎证源虽锣杰礁