基于电池组模型和聚类算法的锂离子电池组SOC不一致估计

• 作者: 向兆军 胡凤玲 罗明华 方崇全 胡晓松
• 来源期刊: 机械工程学报
• 关键词: 锂离子电池 不一致性 聚类算法 电池组模型 SOC估计
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 运载工程
• 页码范围: 154-163
• 页数: 10页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2020.18.154

摘要

限于单体的功率和能量,电池组必须由成百上千的单体串并联而成,同时依赖于有效的电池管理技术,从而保证车辆行驶的动力性和经济性.然而制造误差和使用环境的不同导致电池单体存在不一致性,这使得准确估计所有单体电池荷电状态(State of charge,SOC)变得困难,从而导致电池发生过充和过放.因此,融合电池组模型和聚类算法,提出一种新的锂离子电池组SOC不一致估计方法,在保证精度的同时极大地降低计算复杂度.基于充电数据特征利用二分k-means算法将众多单体分为不同等级,减小需要考虑的对象;建立考虑参数不一致的电池组模型,用于估计单体SOC;从仿真数据和实车数据两方面验证估计结果的精度和计算复杂度,并与现有模型对比,结果表明所提方法单体SOC估计的误差在0.03以内,计算效率提高3～6倍.