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摘要
电池的荷电状态(state-of-charge, SOC)估算和电池均衡作为电池管理系统(battery management system, BMS)的核心功能，对电池的一致性和使用寿命、安全等至关重要。在电池的工作期间，温度直接影响了电池的可用容量和放电特性，从而加剧了SOC的估算误差。因此，考虑了温度对电池的影响，对SOC估算方法进行了改进，并利用主被动均衡改善了单体一致性问题。首先，通过建立电池的热特性模型对电池的内部温度进行估计，将温度估计结果对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法进行了改进，再使用该算法进行SOC估算。并分别在城市道路循环工况(urban dynamometer driving schedule, UDDS)、动态应力测试(dynamic stress test, DST)、混合脉冲功率特性(hybrid pulse power characterization, HPPC)工况下验证了改进算法对提高SOC估算精度的有效性。其次，以更高精度的SOC估算结果作为变量，提出一种主被动均衡电路并合理设计了均衡策略。最后，在仿真验证下，改进的EKF算法显著提高了SOC的估算精度，并通过主被动均衡实现了DST工况下一组SOC极差为13%的六节单体电池之间的快速均衡。结果表明，改进的EKF算法能有效降低温度带来的SOC估算误差，改善电池单体间的不一致性问题。
- 出版日期2022
- 单位重庆交通大学
