省部级：江苏省重点研发计划项目：动力电池状态估计及均衡控制策略关键技术研究

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专利号: 201910215861.4.;ZL201910264019.X

                                                

电池的状态估计及均衡控制技术是BMS关键技术之一。其中电池的状态主要包括电池模型，荷电状态(state of charge，SOC)和健康状态(state of health，SOH)。建立精确的电池模型是合理管理动力电池的前提条件，需结合实际电池的试验数据，精确搭建电池模型；电池充放电是个物理化学变化过程，具有很强的非线性，因此很难在线实时的估计出电池的SOC，但SOC是整车控制策略制定的重要依据，因此对SOC的估算精度（尤其是动态精度）要求较高；电池SOH估计是电池管理的基础和重要内容，电池SOH反映电池的老化程度，SOH估计可以校正电池SOC估计，提高SOC估计精度。电池成组使用后，会出现可靠性降低，电池组寿命比单体电池寿命短等问题，这是因为电池组中单体电池的不一致性造成的。均衡控制技术在于对生命周期内电池组中单体电池的一致性进行控制评价，依据评价标准即均衡控制策略作为控制均衡电路工作的基础，进而保证单体间的实际均衡，提高电池的一致性。
本成果主要解决的技术问题有以下三点：
（1）基于Thevenin等效电路模型及其模型参数辨识方法。建立了精确的电池模型是合理管理动力电池的前提条件，针对现有主流的动力电池等效电路模型进行研究，分析了各种电池等效电路模型的优缺点，结合实际电池的试验数据，准确搭建了电池模型。
（2）动力电池SOC高精度估计方法。电池SOC估计是一个无法被直接测量和获得的状态量，而且受温度、老化等因素影响。针对电池状态实时准确估计困难这一问题，根据所建立的二阶Thevenin等效电路模型，通过对SOC的影响因素进行分析，提出了一种基于EKF（Extended Kalman Filter）算法的动力电池SOC估计。
（3）动力电池均衡控制新方法。成果以电动汽车动力电池组为研究对象，对电池组进行了有效的均衡控制为目标，在分析了电池一致性问题的基础上，采用了基于外电压的均衡策略，提出了一种以反激式变压器为核心，采用恒压保护方式进行恒流充电的分布式主动均衡电路方法，改善了电池组内单体电池之间的不一致性情况，使电池组的使用性能和寿命得以保证和延长。区别与国内外其他均衡电路的充电电路的设计，采用恒压保护方式对最小单体电池进行恒流均衡充电，具有均衡速度快、可靠性高的优势。

（1）动力电池等效电路模型辨识改进方法：建立了动力电池的二阶Thevenin等效电路模型，采用了递推最小二乘法（Recursive Least Square，RLS）对待定模型参数进行辨识，揭示了欧姆内阻R0受SOC影响较小，而极化电容与极化电阻随SOC变化，受SOC影响较大的变化规律。辨识结果与真实值的平均误差≤±1%。
（2）动力电池SOC高精度估计改进方法：针对电池状态实时准确估计困难这一问题，根据所建立的二阶Thevenin等效电路模型，通过对SOC的影响因素进行分析，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法的动力电池SOC估计方法，减少了累计误差的影响，提高了SOC估计精度。动力电池全寿命周期内全工作温度范围的SOC估计误差≤±3%。
（3）动力电池SOH估计方法：电池老化的一个标志是内阻的变化，采用了一种基于动力电池内阻法的SOH估计方法，通过EKF算法对电池内阻进行估计，降低了电池SOH值估计误差。
（4）动力电池均衡控制技术：针对动力电池单体电池容量不一致的问题，采用了基于外电压的均衡控制策略，提出了一种以反激式变压器为核心，以恒压保护方式进行恒流充电的分布式主动均衡控制方法，提高了动力电池模组内单体电池容量指标的一致性。

动力电池全寿命周期内全工作温度范围的SOC估计误差≤±3%；
动力电池模组内单体电池容量指标一致性≤5%；
动力电池均衡电路输出电流≥500mA±5%，稳压精度≤5mV±5%。