基于粒子群算法的锂离子电池的SOC状态评估文献综述
2020-04-14 20:10:28
1.1研究背景和意义
当今世界随着新能源的进一步发展,电动汽车逐渐走进了市场,电池状态管理系统显得尤为重要。随着电网能量存储系统的进一步发展,则需要使用大规模的电池组,此时电池状态监测更为关键,挑战也更大。在这些情况下,电池系统严重依赖可靠,精确,准确的SOC估算来协调系统中的设备,以便通过电源输入和输出的无缝控制和管理安全地运行。任何薄弱环节都可能轻易削弱整个系统甚至失败。由于锂离子电池具有能量密度高稳定性不太高等原因,目前国内研究较多的是燃料电池。锂离子电池拥有可循环利用的特性,最早在1990年由索尼制造公司发明,它是把锂离子镶嵌存在于碳(石墨或者焦炭)中作为负极材料,当锂离子被嵌入到碳中时,锂离子的高活性被降低,这在一定程度上解决了传统锂电池存在的安全问题,随之锂电池的发展其各方面综合性得到了显著提升,锂离子电池因此实现了商业化。在电池研究中,准确估计电池的使用寿命(SOC)仍然具有挑战性。虽然有时会继续报告改进的精确度,但几乎所有精确度都是基于经验的回归方法,而准确性往往没有得到妥善解决。电池的充电状态(SOC)的估计可能是电池研究中最具挑战性的主题之一。SOC是最关键的状态参数,在为电池的正常功能定义及其他状态功能方面发挥着重要作用,即,性能,可靠性和安全性。因此,可靠,精确和准确地确定SOC是至关重要的。迄今为止,SOC仍然由涉及能力的经验方法确定。
目前国内在新能源汽车产业的带动下,我国锂离子动力电池产业急剧扩大,已形成了完善的锂离子电池产业链体系。虽然国内技术水平已显著提高,但国内高端产能不足,低端产能过剩;单体技术水平提高,集成技术较低。电池系统设计水平不够高,落后于国际水平。
锂离子电池是当前电池行业研究的热点,在未来相当长的一段时间内,仍是最适用的新能源汽车的电池。
1.2国内外研究现状
锂离子电池自90年代开发成功以来!由于其具有电压高、体积小、质量轻、比能量高、无记忆效应、无污染、自放电小、寿命长等优点,成为目前综合性能最好的电池体系,并取得了飞速发展。
锂离子电池能够较好地满足移动通信及笔记本计算机迅猛发展对电源小型化,轻量化,长工作时间和长循环寿命,无记忆效应和对环境无害等迫切要求。因此,随着锂离子电池生产量的不断增加,成本的不断降低及性能的不断提高,它在诸如笔记本计算机及日益小型化的手机中的应用比例不断增长,应用领域也不断扩大,目前其应用已经渗透到包括移动电话、笔记本电脑、摄像机、数码相机等众多民用及军用领域。另外,国内外也在竞相开发电动汽车、航天和储能等方面所需的大容量锂离子二次电池。
就全球锂离子电池产业来说,日本、韩国和中国厂商占据了主导地位。从1992年索尼公司将锂离子电池产业化开始,全球锂离子电池产业基本由日本人独霸天下,在2000年以前,日本的电池产量占到全球的95%以上。近年来,随着中国和韩国的迅速崛起,日本一支独秀的格局已经被逐渐打破。日本锂离子电池的市场份额也下跌到现在的60%不到。韩国锂离子电池的商业化制造开始于1999年后期.尽管起步较晚,但是借助于韩国在消费和移动电子领 域的产业优势,以三星SDI、LG化学等公司为代表的韩国锂离子充电电池产业发展迅速。除了三星SDI、LG化学 和SKC,韩国中小规模的锂离子电池生产企业主要有Saehan Enetech、Kocam Engineering和e-Squretec等。韩国商业部产能处官员自信的表示:我们的目标是超过日本,到2010年我们要成为锂离子充电电池的NO.1。与韩国不同,我国一直是世界上的电池制造大国,目前的电池产量和出口量都位居世界第一。锂离子电池是我国电池行业大力支持和发展的新型化学电源,也是‘十五’国家863计划重点支持的产业。
锂离子电池SOC估算能预测电池使用时间,让使用者合理使用电池,避免中途电池耗尽,因此电池SOC估算在电池管理系统中处于非常重要的位置。SOC估算受到很多因素的影响,归纳起来主要有温度、充放电倍率、充放电次数、自放电和电池老化等。
目前SOC估计方法很多主要有安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波法、人工神经网络法等等。其中,安时积分法和开路电压法简单易实现所以应用最为广泛。而卡尔曼滤波法、神经网络法、粒子滤波法、等等智能法是近些年才兴起的研究方法,主要存在实验室研究阶段,应用效果还需要验证。目前SOC估算的研究已经取得了一些成果,但任然缺乏估计精度高、可实现性好的电池SOC估算方法。究其原因有:目前对锂离子电池SOC还没有一个比较统一的定义方式,对电池SOC的定义方式的不同导致估计出来的SOC结果难以直接比较。电池SOC估算的前提需要对锂离子电池进行某些基本特性参数的测量。但是目前还没有统一标准的实验条件和实验流程,所以不同实验将无法得到统一标准的参数值。锂离子电池SOC估算需要采集的数据都是来自于传感器采集的数据,而传感器测量数据本身也会产生精度误差,进而会影响电池SOC的估计效果。
因此,尽管目前国内外对电池SOC估算的研究有很多,但是在实际的应用中电池SOC估计的精度还是比较低的。所以提出一种面向锂离子电池的高精度、可实现性好的SOC估计方法对电池管理系统非常重要。{title}2. 研究的基本内容与方案
{title}2.1研究目标
在纯电动汽车中,采用模型分析电池的外特性,估算电池的荷电状态(SOC,state ofcharge) 是一种常用的有效方法,高精度的电池模型为研究电池的实时工况,提高车辆运行效率等提供了重要依据。在众多电池模型中,高阶模型因参数估算复杂且精度提升不高,现阶段无法应用于实际电池管理系统中; 而低阶模型中,戴维南模型和 PNGV 模型最为典型且常用作高阶推广,具备较高的实际应用价值。基于此,首先需要对电池模型的选取,继而根据粒子群算法原理建立锂离子电池SOC估算数学模型。来实现对锂离子电池的荷电状态评估。