根据磷酸铁锂电池的特性分析建立了等效电路模型,以实时在线辨识锂离子电池欧姆内阻为目标,利用粒子群算法,实现了对电池欧姆内阻的辨识,开展了锂离子电池健康状态(SOH)估计试验,建立了适用于磷酸铁锂电池的SOH估计方法。试验结果显示,该方法对储能用磷酸铁锂电池SOH估计有一定精度。 部复杂的电化学反应使其具有强非线性特性，因此难以用统一准确的模型来表述锂电池所有性能，状态预测方法研究-电动液压滚圆机滚弧机张家港数控滚圆机滚弧机折弯机常用的锂电池模型有电化学模型、神经网络模型和等效电路模型等。等效电路模型具有物理意义明确、结构简洁、易于辨识模型参数等特点， 本文由公司网站网站 转载中国知网整理!   http://www.dapenggunhuji.com/在电池建模研究中已经得到广泛应用。常用的锂电池等效电路模型有Ｒint模型、ＲC模型、Thevenin模型、PNGV模型、GNL模型等［6］。本文权衡了模型精度、复杂度和参数辨识难易度，采用改进的Thevenin电池等效电路模型。在模型中增加了一个并联阻容网络。改进的Thevenin电池等效电路模型如图1所示。电压UOC为开路电压，电阻Ｒ0为电池欧姆电阻，Ｒ1和C1分别为电池内部电化学极化内阻和双电层电容，模拟了电池内部电化学极化特性，Ｒ2和C2分别为浓差极化内阻和离子扩散电容，模拟了电池内部的浓差极化特性。图1改进的Thevenin电池等效电路模型根据改进的Thevenin电池等效电路模型电路图和基尔霍夫定律，可得到电池输出到负载端的电压UO:UO=UOC－IOＲ0－UＲC1－UＲC2(1)电池暂态输出电压表示为u(t)=uOC(t)－IOＲ0－uＲC1(t)－uＲC2(t)(2)整理后可得u(t)=uOC(t)－IOＲ0－IOＲ1(1－e－tＲ1C1)－IOＲ2(1－e－tＲ2C2)(3)关于锂离子电池的欧姆内阻与极化内阻，魏学哲等［7］经过研究发现极化内阻随着电池循环次数增加不明显，欧姆内阻随电池循环次数增加而显著增大。在脉冲放电试验中，该研究小组发现欧姆内阻在锂离子电池SOC的30%～80%变化很小，对脉冲激励电流的响应也不明显。因此可以把锂离子电池欧姆内阻作为SOH的一个评价指标。Uoc和SOC的函数关系状态预测方法研究-电动液压滚圆机滚弧机张家港数控滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站网站 转载中国知网整理!   http://www.dapenggunhuji.com/