檢視新能源汽车用锂电池组核心检测技术设备及标准研究的原始碼

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'''新能源汽车用锂电池组核心检测技术设备及标准研究'''[[新能源汽车]]用锂电池组工作中，由电池管理系统（Battery Management System,BMS）对其工作状态进行监测和能量管理。

==1、课题来源与背景==

本课题为[[四川省]]科技厅科技计划项目；

==2、研究目的与意义==

===2.1 研究目的===

新能源汽车用锂电池组工作中，由电池管理系统（Battery Management System,BMS）对其工作状态进行监测和能量管理。其中荷电状态（State of Charge,SOC）估算是否准确决定了BMS的有效性。由于新能源汽车用锂电池组[[工作]]对象安全性要求高、工况复杂和需要直接获得成组工作下的SOC值等特点,现有安时积分和开路电压相结合的方法，无法解决新能源汽车用锂电池组应用中的SOC精确估算问题。因此，本[[项目]]为提高新能源汽车用锂电池<ref>[https://www.sohu.com/na/407001375_120445466 锂电池的全能解析以及应用领域的普及，全是锂电池的干货] ，搜狐，2020-07-11</ref>组的SOC估算精度,开展成组等效建模和SOC估算研究。

===2.2 研究意义===

项目研究实现了新能源汽车用锂电池组一致性[[自动化]]检测，确保了锂电池组出厂和使用过程中的质量,将会促进锂电产业在更多领域的发展与应用。

==3、主要论点与论据==

本项目以现有锂电池单体SOC估算方法为基础，针对新能源汽车用特殊工况特点，开展成组等效建模和SOC估算研究，主要开展以下研究内容:

（1）为获得新能源汽车用锂电池组的工作特性，研究锂电池组的工作机理，分析外部特性参数与影响估算精度较大的因素之间的关系，探索电压、电流等随充放电电流倍率、[[温度]]和循环次数等参数的变化规律，获得了新能源汽车用锂电池组的工作特性。

（2）针对新能源汽车用锂电池组的工作特性准确描述[[问题]]，提出了复合等效电路建模思路。

（3）为提高计算效率和降低非线性处理中高次项舍弃带来的估算误差，提出精简粒子无迹卡尔曼滤波算法。

（4）针对新能源汽车用锂电池成组工作中单体间一致性差异、[[温度]]、电流倍率和老化等关键因素影响的修正问题,将平衡状态引入单体间一致性差异的数值化描述和SOC估算的修正过程。

（5）为验证SOC估算效果的有效性，搭建新能源汽车用锂电池组实验测试平台，并进行不同模拟工况下的实验分析。根据新能源汽车用锂电池组工况需求，设计实验验证条件和步骤。选取典型新能源汽车用锂电池组样本，开展分[[阶段]]、复杂变时段、不同噪声状况和平衡状态影响下的模拟工况实验，验证SOC估算模型的准确性以及各项参数的修正和调节能力。

==4、创见与创新==

（1）项目针对锂电池组SOC估算需求，首次提出采用精简粒子无迹卡尔曼滤波方法（RP-UKF）进行锂电池荷电状态的在线[[估计]]，实现了锂电池组SOC值的递归计算,具有较高的精度与跟踪性。

（2）项目研制的用锂电池组一致性检测原理样机，实现了锂电池组一致性检测过程的[[自动化]]<ref>[https://www.sohu.com/a/333642228_120248235 自动化的定义以及优缺点] ，搜狐，2019-08-14 </ref>和系统化,解决了新能源汽车用锂电池组一致性检测的难题。

==5、项目研究成果==

5.1工作成果 研制新能源汽车用锂电池组一致性检测原理样机一套，主要的技术参数电流检测精度达±0.5%,锂电池组总[[电压]]检测精度达±0.13%,单体电压检测精度达±0.4%,容量检测精度达98%，锂电池组一致性检测精度。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]