【摘 要】
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锂离子电池作为一种广泛使用的储能电源,其安全性和稳定性问题不容忽视,这就需要建立一个电池管理系统来进行电池电量监控、健康评估和剩余寿命预测。在建立完整的系统之前,
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锂离子电池作为一种广泛使用的储能电源,其安全性和稳定性问题不容忽视,这就需要建立一个电池管理系统来进行电池电量监控、健康评估和剩余寿命预测。在建立完整的系统之前,有必要对这三个部分的功能性进行详细分析和设计。这也就是本文的主要内容。电池电量监控部分的主要功能是进行电池荷电状态(State of Charge, SOC)的预测,即通过检测电池的电压和电流来预测电池的剩余电量,这是一个状态估计／预测问题,需要建立相关的模型。本文建立了一阶RC等效电路模型,对模型参数进行辨识,并结合开路电压法和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)方法进行电池SOC预测。电池健康评估部分的主要功能是电池健康状态(State of Health, SOH)预测,即对电池的可放出的最大电量进行预测,用百分数来表示,为可放出最大电量与电池额定容量之比。本文使用电压曲线拟合法,基于现有的电池数据,分析电池SOH与电压变化率之间的关系,然后根据电压的变化来估算电池的SOH。电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测部分的主要功能是电池RUL的预测。本文采用其定义之一的循环次数来表示电池的RUL,基于电池容量衰减模型,使用粒子滤波(Particle Filter, PF)方法实现电池RUL的预测。对比结果表明,所建电池模型具有较高的准确性,且EKF方法提高了SOC预测的精度；电压曲线拟合法能够准确地估计电池的SOH；粒子滤波方法给出了RUL预测的不确定性表达,实现了RUL的准确预测。总的来说,本文完成了对电池管理系统三个主要部分的理论分析和设计,对实际的系统整体设计具有一定的指导意义。
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