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動力電池的數(shù)學建模與管理策略優(yōu)化

2023-04-12 00:00:00劉桂然霍智斌
太陽能學報 2023年2期
關鍵詞:等效電路電池組動力電池

[作者:楊世春 劉新華

出版社:華中科技大學出版社

ISBN:9787568078474

出版時間:2022年3月

定價:158.00元]

新能源汽車的部件眾多,而動力電池是影響此類汽車性能的核心因素,亟需加強研究。2022年3月出版的楊世春、劉新華編著的《電動汽車動力電池建模與管理系統(tǒng)設計》一書主要聚焦于新能源汽車動力電池的研究,詳細介紹了動力電池的各種建模方法和優(yōu)缺點,并給出了動力電池性能優(yōu)化的具體管理策略。動力電池的性能對于新能源汽車的性能具有重要影響,只有建立能反映動力電池特性的準確數(shù)學模型,才能設計出好的電池管理系統(tǒng)(BMS)。

鋰離子作為一種動力電池,其模型主要分為3類。第1類是電化學模型,即構建由若干帶有邊界條件的電化學方程組成的非線性方程組,以模擬電池正負極的反應過程。偽二維(P2D)模型是一種經(jīng)典的電化學模型,其將鋰離子電池模擬成一個“三明治”結構,結構內(nèi)部包括電極、電解液和隔膜等部分。P2D模型中含有較復雜的動力學行為,對算力的要求較高,為了降低模型復雜度,科研人員提出了P2D模型簡化版,即單粒子模型(SPM)。SPM將正負電極均比作分布在電解液中的球狀顆粒,不考慮固液相電勢差及電極方向的鋰離子濃度差,計算量小,能方便進行電池狀態(tài)估計。第2類是黑箱模型,即采用映射函數(shù)來反映電池特性。黑箱模型能靈活變換模型結構和參數(shù)設置,但其在本質上不具有切實的物理意義。較常見的黑箱模型包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等,該模型主要應用在鋰離子電池的靜動態(tài)特性建模。第3類是等效電路模型,即利用電流、電阻、電壓源等元器件建立電路模型來模擬鋰離子電池的特性。常見的等效電路模型有分數(shù)階模型、PNGV模型、內(nèi)阻模型、RC模型等。等效電路模型參數(shù)少,狀態(tài)方程簡單,在BMS中使用最為廣泛。但是在使用等效電路模型時,模型參數(shù)的擬合度對精度的影響很大,因此,利用離線參數(shù)辨識法和在線參數(shù)辨識法等對模型參數(shù)進行識別,以獲得最優(yōu)參數(shù),進而得到最佳的參數(shù)擬合度,提高電池狀態(tài)估算的精度。

動力電池組是由多個單體電池組合而成,當單體電池的剩余容量差異過大時,不僅會導致動力電池組出現(xiàn)老化現(xiàn)象,還可能存在電池過充、過放問題,從而導致熱失控安全風險。因此,需對動力電池組進行調度策略優(yōu)化管理?!峨妱悠噭恿﹄姵亟Ec管理系統(tǒng)設計》從3個方面介紹了動力電池組管理優(yōu)化策略。第一,建立電池組均衡管理系統(tǒng),以提高電池組間的一致性,有助于提升電池組壽命。目前使用最多的均衡管理系統(tǒng)是被動均衡和主動均衡。被動均衡是利用耗能原件消耗掉單體電池內(nèi)多余的電能;主動均衡則是利用不同的均衡電路和均衡控制策略實現(xiàn)能量傳遞,最終實現(xiàn)電池的均衡控制。第二,目前常采用大功率充電樁對新能源汽車進行充電,但在充電過程中存在諸多問題,需針對不同目標對充電技術進行優(yōu)化。為了縮短充電時間,可利用采用模糊控制策略的鋰離子電池狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)來優(yōu)化恒流恒壓充電方法中的恒壓段;為了延長電池壽命,可在整個充電周期利用不同的電流進行充電;為了提高電池存儲能量,可利用動態(tài)優(yōu)化算法計算出存儲能量的最優(yōu)解,并控制充電電流在充電末期逐漸減小。第三,新能源汽車所處的環(huán)境溫度對電池的運行有重要影響,要采取相應的熱管理方法來處理。當環(huán)境溫度過低時,電池的性能會大幅降低,利用加熱技術使電池保持正常的工作溫度;當環(huán)境溫度過高時,電池的壽命會迅速衰減,要利用散熱方法降低電池溫度。

《電動汽車動力電池建模與管理系統(tǒng)設計》以新能源汽車的動力電池為研究主線,對動力電池的建模方法和優(yōu)缺點、動力電池性能優(yōu)化的具體管理策略進行了深入探討,對培養(yǎng)大學生數(shù)學建模的技能和素質, 培養(yǎng)高質量、高層次人才具有重要意義,可作為新能源汽車動力電池相關專業(yè)教學用書。

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