锂电池双向均衡及模型预测控制优化

赵炎锋, 王斌, 杜睿, 徐世福, 顾卫平, 王朝晖

西安交通大学学报 ›› 2024, Vol. 58 ›› Issue (10) : 24 -35.

西安交通大学学报 ›› 2024, Vol. 58 ›› Issue (10) : 24 -35.

锂电池双向均衡及模型预测控制优化

    赵炎锋, 王斌, 杜睿, 徐世福, 顾卫平, 王朝晖
作者信息 +

Author information +
文章历史 +

摘要

为了解决锂电池组内部单体不一致导致的能量利用率低、电池容量衰减等问题,提出了一种基于模型预测控制的双向均衡控制方法。首先,以锂电池单体的荷电状态(SOC)为均衡控制目标,采用带遗忘因子的最小二乘法和扩展卡尔曼滤波法联合估计电池SOC;接着,通过设计双向反激式电路,形成可升降压的均衡结构,并采用模型预测控制优化双向反激式电路的正反向均衡控制状态;最后,通过占空比控制双向反激式电路的均衡电流,实现不同锂电池单体之间的SOC均衡。研究结果表明:采用双向反激式电路和模型预测控制,不但降低了均衡电路控制的复杂程度,避免了传统均衡方法的电池组内部均衡消耗,而且有效提高了均衡可靠性和均衡速度;在动态工况下,基于模型预测控制的锂电池双向均衡控制方法,能快速实现锂电池单体之间的SOC均衡,与传统的比例均衡控制方法相比,均衡时间缩短了68.3%。

关键词

锂电池 / 模型预测控制 / 荷电状态 / 反激式电路 / 双向均衡控制

Key words

引用本文

引用格式 ▾
赵炎锋, 王斌, 杜睿, 徐世福, 顾卫平, 王朝晖. 锂电池双向均衡及模型预测控制优化[J]. 西安交通大学学报, 2024, 58(10): 24-35 DOI:

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

基金资助

陕西省重点研发计划资助项目(2023-YBGY-376); 国家自然科学基金资助项目(51907160)

AI Summary AI Mindmap

0

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/