锂电池双向均衡及模型预测控制优化

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

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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%。