鋰電池充放電狀態(tài)的變論域雙模糊均衡策略

鋰電池充放電狀態(tài)的變論域雙模糊均衡策略

電池池具有高能量密度、高循環(huán)時間、低自放率和無記憶效應(yīng)等優(yōu)點，在電動汽車的儲存系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。目前，國內(nèi)外學(xué)者主要從均衡策略和均衡拓撲兩方面對電池組均衡管理進行研究。Qi等國內(nèi)外學(xué)者以電壓作為電池組均衡變量針對以上問題，本文提出變論域雙模糊控制器（VDF）均衡策略。在不改變輸出論域劃分的前提下，引入伸縮因子a靈活調(diào)節(jié)輸出論域，在需要較大均衡電流I1鋰電池仿真模型建立電動汽車動力電池均衡管理的目標是讓所有的電池同時充滿電、同時放完電（即保持相同充放電倍率），從而提高電池的能量利用率和安全性。常規(guī)的選擇電壓為均衡對象的策略只能達到工作時電池外部均衡，電池間因存在內(nèi)阻和容量不同等差異性，即使外部達到均衡，內(nèi)部不一致性也很難消除，所以本文選擇鋰電池的SOC為均衡對象，從鋰電池差異的本質(zhì)均衡，實現(xiàn)電池組能量利用率最大化。本文以NCR18650B型三元鋰電池在25℃恒溫條件下以0.5C(C為電池充放電倍率）恒流充放電獲得的實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過參數(shù)辨識確定鋰電池仿真模型參數(shù)。因傳統(tǒng)的安時積分法在估算鋰電池SOC時存在累計誤差，所以本文采用擴展卡爾曼濾波器（EKF）估算鋰電池的SOC（用符號β1.1鋰電池等效物理模型建立為提高模型的估算精度，選擇二階RC電路模型作為鋰電池的等效物理模型選擇容量為3.132A·h的鋰電池做參數(shù)辨識，采用5%電池荷電狀態(tài)下的鋰電池進行間歇式充放電實驗，在離線狀態(tài)下獲得每個階段的U1.2仿真平臺的建立在Matlab/Simulink環(huán)境下搭建鋰電池的仿真模型。給鋰電池模型的工作電流和端電壓加入一定的噪聲，以此來模擬實際的電池工作電壓和電流的測量過程，并將其傳遞給EKF進行SOC估算，整個鋰電池的仿真平臺如圖2所示。以1.5A電流進行恒流充放電和自定義動態(tài)應(yīng)力測試（DST）工況仿真，電池的容量為3.089A·h，恒流放電鋰電池β由圖3和表1可知，本文建立的鋰電池仿真平臺估算平均誤差在0.7%以內(nèi)，最大誤差在1%以內(nèi)。根據(jù)文獻2變論區(qū)域雙模糊控制器的設(shè)計2.1控制規(guī)則的確立模糊控制器主要由模糊化、數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫、推理機和去模糊化共5部分組成引入伸縮因子a，在不改變論域劃分的前提下，通過自適應(yīng)調(diào)節(jié)a，等比例改變模糊控制器的輸出論域，實現(xiàn)輸出幅值可調(diào)節(jié)。采用Mamdani推理機制和重心法去模糊化當e在區(qū)間PB內(nèi)時，說明該電池當前SOC明顯高于電池組平均SOC。此時，若d表5根據(jù)模糊輸入變量的論域劃分，制定了35條控制規(guī)則。用A(1）模糊化。根據(jù)輸入變量論域的劃分，分別計算e和d(2）規(guī)則匹配。根據(jù)邏輯規(guī)則計算規(guī)則前件的匹配度ω(3）模糊推理。根據(jù)集合運算符和規(guī)則條μ(4）結(jié)論合成。對所有規(guī)則條的模糊結(jié)論進行累加，生成總的后件μ(5）去模糊化。采用重心法去模糊化，得輸出的均衡電流I式中d由圖5可知，當a=2時均衡電流I2.2基于f均衡策略的鋰電池soc仿真一級模糊控制器以單體電池的β當βVDF均衡策略的結(jié)構(gòu)如圖7所示。將仿真平臺估算的SOC作為鋰電池SOC真實值和一級模糊控制器的輸入變量。在單體電池β3模擬實驗驗證3.1鋰電池內(nèi)均衡方式均衡以兩節(jié)串聯(lián)電池充電均衡為例，系統(tǒng)過壓保護啟動閾值取為4.3V，比較CT、TF、VDF這3種均衡策略在充電末期（β由圖8可知，在運行開始階段，由于兩電池的不一致性較大，CT和TF均衡方式會因產(chǎn)生較大的均衡電流而使得1號電池的端電壓明顯增加，而VDF由于測定的β3.2df算法的有效性以4節(jié)電池串聯(lián)形式搭建仿真平臺，通過恒流放電1、2和恒流充電1、2共4種工作條件下TF和VDF均衡效果的對比，驗證VDF算法的有效性，充放電電流均設(shè)置為1.5A。以4節(jié)電池SOC極差（γ恒流放電1:1號電池容量為3.159A·h，初始β恒流放電2:1號、2號、3號、4號電池容量均為3.159A·h，初始β恒流充電1:1號電池容量為3.159A·h，初始β恒流充電2:1號、2號、3號、4號電池容量均為3.159A·h，初始β因在相同β由圖9和圖10可知：放電初期，γ3.3tf和vdf均衡策略的仿真結(jié)果以4節(jié)電池串聯(lián)形式搭建仿真平臺，通過自定義DST工況1、2這兩種工作條件下TF和VDF均衡效果的對比，驗證VDF算法的有效性。以4節(jié)電池SOC極差收斂至0.05確定收斂時間，兩種DST工況初始條件設(shè)置如下。DST工況1:1號電池容量為3.159A·h，初始βDST工況2:1號、2號、3號、4號電池容量均為3.159，初始βDST工況1條件下TF和VDF兩種均衡策略的仿真結(jié)果如圖11和12所示。兩種條件下的均衡結(jié)果如表10所示。由圖11和圖12可知：DST工況1條件下，VDF與TF策略相比，均衡時間由1635s縮短至927s，均衡速度提高了43%；在DST工況末期，γ4鋰電池均衡控制策略為提高鋰電池組充放電過程中的均衡速度和充放電末期時電池間的一致性，本文提出VDF均衡策略，通過在模糊控制器輸出論域中引入伸縮因子a，自適應(yīng)調(diào)節(jié)均