锂离子动力电池快速充电技术研究

The project intends to use the lithium ion battery as the research object, research on the fast charging of battery technology. (1) Intends to analyze the electrochemical reaction mechanism of the lithium-ion batteries, research the charge and discharge characteristics of batteries, comparing the effect of the depolarization between current mode and charge mode with negative pulses. (2) Intends to propose a new indicator to assess the usefulness of the model, use the collected data of the lithium-ion batteries at different temperatures to achieve recognition and verification of model, and determine the optimal model of battery. (3) Based on the optimal model use extended Kalman filter as the SOC estimation of the lithium-ion battery, and combined the characteristics of lithium-ion battery and test data analysis the SOC estimation algorithm, propose a new real-time and effective SOC estimation method. (4) Propose a fast charge method adding negative pulsed in charging process, and determine the relevant parameters through researching on the theoretical algorithm simulation and experiment. (5) Based on the proposed charging method develop appropriate fuzzy control strategies, and research the effectiveness of the control strategy through simulation and experiment. (6) Develop the fast charging system which used the method charging with negative pulses and fuzzy control strategy to verify the correctness of the method and strategy.

项目拟以电动车辆锂离子动力电池为研究对象，针对电池的快速充电技术展开研究。(1) 拟分析锂离子动力电池的电化学反应机理，对动力电池的充放电特性进行研究，对比变电流和带负脉冲充放电的充电方式的去极化效果。（2）拟提出新的评估模型有用性的指标，利用不同温度下采集的锂离子电池数据实现模型的辨识和验证，确定电池最优模型。（3）基于所得到的最优模型，采用扩展卡尔曼滤波器作为锂离子动力电池SOC 的估计器，结合锂离子电池特性及实验测试数据，开展SOC估计算法的分析研究，提出一种新的实时有效的SOC估计方法。（4）提出一种在充电过程中加入负脉冲放电的脉冲快速充电方法，通过理论算法研究、仿真及实验确定相关参数值。(5) 基于提出的充电方法，制定相应的模糊控制策略，通过仿真与实验分析研究该控制策略的有效性。 (6) 试制采用所研究带负脉冲放电的快速充电方法以及模糊控制策略的快速充电系，验证方法及策略正确性。

本项目针对电动车辆锂离子动力电池，在对电池充放电特性进行试验并获得相应特性曲线的基础上，针对目前电池等效电路模型和状态估计研究中的难点和不足，在相对复杂的电池工作环境下比较和优化等效电路模型的有用性、分析和提高基于模型的SOC 估计方法的鲁棒性、以及提出实用和鲁棒的电池容量估计方法；在此基础上，建立起整个充放电系统的架构，并对其具体的充放电控制进行策略研究，并最终提出高效快速的充电策略。① 锂离子动力电池充放电特性研究；充放电特性是电池端电压与充放电时间和充放电电流之间的关系。锂离子动力电池的容量和放电电压与环境温度和放电电流密切相关，而放电深度与放电终止电压相关。通过大量充放电试验，切实掌握锂离子动力电池充放电电流与电压之间的关系，以及其容量大小和充放电电流、电压以及本身温升的关系以及得到这几个物理量之间所需准确的充放电特性曲线，为锂离子动力电池最优模型研究提供基础。② 锂离子动力电池最优模型研究；提出新的评估模型有用性的指标，即对模型的复杂度、在训练和验证数据上的精度以及推广模型到多个电池上的能力的一个综合评价。系统地比较多个个常用的集中参数电池模型的有用性。利用不同温度下采集的锂离子电池数据实现模型的辨识和验证，从而确定各自最优的模型结构，为SOC估计方法研究提供基础。③ SOC估计方法研究；分析基于模型的SOC估计的鲁棒性。基于前期研究所得到的最优模型，采用扩展卡尔曼滤波器作为锂离子动力电池SOC的估计器。结合大量的实验测试数据，系统地分析和评估SOC估计器相对于变化的加载方式、温度和电池老化的鲁棒性，并讨论两类锂离子电池SOC估计鲁棒性的差异，提出一种新的实时有效的SOC估计方法，为快速充电策略的研究提供基础。④ 带负脉冲充电系统控制策略研究；通过实验数据及仿真模型确定充电中可行的最优参数匹配值。针对所确立的快速充电方法，提出相应的控制策略进行带负脉冲放电的快速充电控制研究，并在此基础上研究充放电脉冲的最佳参数，其中包括充放电脉冲幅度、时间等，最终确定可行有效的控制策略，实现最优的快速充电方法。