【摘 要】
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电池组均衡、荷电状态（State of Chage,SOC）估计和健康状态（State of Health,SOH）估计是电池管理系统（Battery Management System,BMS）的重要任务。由于锂离子单体电池间存在不一致,锂离子电池组长期充放电工作,会导致电池组内单体电池电压差过大,需要进均衡操作,但电池组的均衡操作会引起电池输出电压发生变化,干扰电池组的SOC和SOH估计结果,
【基金项目】
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产学研校企合作科研项目:纯电动汽车电池管理系统关键技术研发
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电池组均衡、荷电状态（State of Chage,SOC）估计和健康状态（State of Health,SOH）估计是电池管理系统（Battery Management System,BMS）的重要任务。由于锂离子单体电池间存在不一致,锂离子电池组长期充放电工作,会导致电池组内单体电池电压差过大,需要进均衡操作,但电池组的均衡操作会引起电池输出电压发生变化,干扰电池组的SOC和SOH估计结果,目前主流的SOC和SOH估计方法没有考虑均衡电流对SOC和SOH估计结果的影响,本文针对锂离子电池组均衡及均衡期间的SOC、SOH估计问题展开研究,主要研究工作如下:（1）锂电池组均衡方法研究,在现有的切换式均衡拓扑研究基础上,提出了一种改进切换式均衡拓扑,通过超级电容过渡存储能量,降低了开关阵列的切换频率,并通过设计双阈值均衡算法,消除单体电池极化效应引起的错误均衡,实现了电池组的均衡,保证了电池组内单体电池的电压一致性。（2）电池组SOC和SOH估计方法研究,结合电池组均衡期间的工作特点,提出了考虑均衡电流的电池组模型,该模型通过将电池组简化为两个单体电池:一个为正在被均衡的单体电池,一个为未被均衡电池的等效电池,然后分别等效为二阶RC模型,得到电池组模型。最后利用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法,设计了考虑电流的双扩展卡尔曼滤波（Dual Extended Kalman Filter Considering Equalization Current,DEKF-EC）算法,通过DEKF-EC算法提高了电池组均衡期间的SOC和SOH估计精度。（3）电动自行车锂电池管理系统设计,实现了一个电动自行车电池管理系统,该系统通过BQ76940电池监测芯片采集电池信息,然后通过改进切换式均衡拓扑和双阈值均衡算法实现电池组均衡,最后通过DEKF-EC算法实现电池组的SOC和SOH估计。
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