基于模型预测控制和控制障碍函数的锂电池充电安全控制策略

袁婷婷, 蔡欣, 任向前, 贾港华

东华大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (04) : 174 -183.

PDF
东华大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (04) : 174 -183. DOI: 10.19886/j.cnki.dhdz.2024.0209

基于模型预测控制和控制障碍函数的锂电池充电安全控制策略

作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

针对现有充电优化策略无法同时满足用户对充电速度、电池健康性及安全性等多重需求的问题,提出基于模型预测控制(MPC)和控制障碍函数(CBF)的锂电池充电安全控制策略。采用控制障碍函数和控制李雅普诺夫函数(CLF)对充电过程中的关键参数进行约束从而确保充电过程的安全性和稳定性。将电池的荷电状态和健康状态作为优化策略的关键因素,通过MPC优化方法构建一个综合考虑充电效率、电池健康度及用户需求的充电模型。将整体优化目标根据用户的偏好进行细分,得到快速-健康-均衡的充电策略。经验证,所提策略与传统优化策略相比,强化了安全边界,减少了电流的震荡,充电速度提高22.9%。试验结果表明:利用该方法能够满足用户在不同情境下的充电需求,提供全面的充电选择,提高用户充电的满意度。

关键词

模型预测控制 / 控制障碍函数 / 电池充电 / 安全

Key words

引用本文

引用格式 ▾
袁婷婷, 蔡欣, 任向前, 贾港华. 基于模型预测控制和控制障碍函数的锂电池充电安全控制策略[J]. 东华大学学报(自然科学版), 2025, 51(04): 174-183 DOI:10.19886/j.cnki.dhdz.2024.0209

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

18

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/