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锂离子电池功率状态估计方法综述

顾启蒙;华旸;潘宇巍;金鑫娜

【期刊名称】《《电源技术》》

【年(卷),期】2019(043)009

【总页数】5页(P1563-1567)

【关键词】锂离子电池;功率状态(SOP);估计方法

【作者】顾启蒙;华旸;潘宇巍;金鑫娜

【作者单位】北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100083

【正文语种】中文

【中图分类】TM912

在大力提倡环境保护和能源可持续发展的今天，用电动汽车取代依赖燃油的汽车具

有重要意义。电池作为电动汽车的动力核心及关键零部件，需要安全可靠的电池管

理以避免电池性能恶化，防止出现损坏或严重爆炸的情况[1]。

在过去的研究中，对电池的荷电状态(StateOfCharge,SOC)和健康状态(State

OfHealth,SOH)进行了广泛的讨论，但是对功率状态(StateOfPower,SOP)还没

有进行全面的论述[2]。锂离子电池的功率状态(SOP)用来表征电池在一段时间内的

峰值功率。在加速、再生制动、梯度爬坡过程中，对功率状态进行准确估计，可以

在保证电池安全的前提下，实现整车动力性能的最优匹配，达到整车控制的最优化

[3]。但是SOP会受到温度、SOC、老化程度、内阻等影响[4]，很难通过某些具

体的参数直接量化，导致电池SOP的估计精度下降或者估计方法变得更加复杂[5]。

目前锂离子电池SOP的估计方法可以分为三类：插值法、基于参数模型法、基于

数据驱动的非参数模型法，如图1所示。

1插值法

HPPC方法是目前比较简单、应用较为广泛的一种SOP估计方法[6]。HPPC方法

是在装置及电池的充放电电压范围内，使用一个包括放电和反馈脉冲的测试制度来

确定其动态功率能力。在各个温度和SOC下，HPPC测试电池电压达到限定电压

后的充放电功率值。最后通过进行大量的实验测试，得到不同温度、不同SOC下

电池可达到的充放电功率值，并制作map图，如图2所示[7]。

图1峰值功率SOP估计方法分类

图2HPPC方法计算得到的放电功率图

基于HPPC测试的SOP方法主要优点是原理及估算过程简单，但是由于电池是非

线性的设备，电池的特性很大程度上取决于它前期的过程及状态[8]，没有考虑电

池的极化现象和老化，所以该方法的准确性会受到很大影响。

2基于参数模型法

基于参数模型的估计方法和HPPC测试方法不同，这种方法需要建立一个电池参

数模型，通过参数计算和参数限制，实现SOP的估计。该方法可分为等效电路模

型方法和复合模型方法。

2.1等效电路模型

等效电路模型采用电容、电阻、电感等电路元器件来表征电池内部的阻抗和极化作

用，通过对电路元器件的合理配置，来模拟电池的稳态及动态响应，通常被用来在

线参数辨识和状态估计。常见的用于SOP估计的等效电路模型有线性模型、带有

RC回路的模型等。

2.1.1线性模型

线性模型的电路中仅包含电池电动势和电池内阻，如图3所示。该模型可以跟踪

电池工作时端电压的瞬时突变，结构及计算比较简单。

图3线性模型

首先在某一SOC、某一温度下进行脉冲实验，测试得到某一脉冲电流I下的电压

变化dV，端电压的变化与电流的比值即为当前状态下的电池内阻。关系表达式如

下：

在不同SOC、不同温度下进行多次脉冲实验，得到电池的充放电内阻值，则电池

的充放电峰值功率可表达为：

式中：Pmax,chg在充电时功率为负，Pmax,dis在放电时功率为正。

采用只考虑电池内阻的线性模型，可以跟踪电池工作状态切换时发生的端电压瞬时

突变，但是忽略了电池的浓差极化等过程，在电池电流动态变化时有较大误差，存

在一定的安全隐患[9]。

2.1.2带有RC回路的等效电路模型

基于该模型的动态峰值功率预测算法是一种较为精确的估算SOP的方法，在考虑

电压限制的基础上，基于递归估计的方法，比如扩展卡尔曼滤波(EKF)、自适应扩

展卡尔曼滤波(AEKF)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)等[10]，可以实现多采样时

间的在线峰值功率估计。目前常用的等效电路模型有Thevenin模型、PNGV模型

和二阶RC模型等。

Thevenin模型能够很好的反应电池的非线性特点，具有较高的精度，模型简单，

应用广泛，如图4(a)所示；PNGV模型