BMS算法開發(fā)與實驗設(shè)計

1、BMS算法開發(fā)與實驗設(shè)計動力電池的SOC估計、SOH估計、SOP預(yù)測、RUL預(yù)測、低溫加熱和優(yōu)化充電策略等算法是BMS的核心關(guān)鍵。在硏發(fā)和設(shè)計全氣候、全壽命的BMS中，動力電池的綜合測試是精確獲取其相關(guān)特性數(shù)據(jù)的最佳手段。 靜態(tài)容量測試是獲取動力電池SOC基準(zhǔn)值和SOH映射參數(shù)規(guī)律的基礎(chǔ)，SOC定義為當(dāng)前剩余容量與最大可用容量的比，SOH常被定義為最大可用容量與標(biāo)稱容量的比。通過最大可用容量的測試可以得到動力電池的靜態(tài)容量，因此對SOC和SOH的估計意義重大；需要指出的是，在實際工況應(yīng)用中，實時動態(tài)容量比靜態(tài)容量更為重要，實時動態(tài)容量可以更好地反映動力電池工況中的SOC和SOH水平，但是動態(tài)容

2、量精確在線估計具有較大挑戰(zhàn)性。因此，定期進(jìn)行靜態(tài)容量標(biāo)定成為一種可行途徑。 動力電池開路電壓(Opencircuitvoltage，OCV)和SOC存在單調(diào)映射關(guān)系，并隨著動力電池性能衰退而變化，測試硏究OCV-SOC的映射規(guī)律對提高動力電池建模和SOC、SOH估計精度具有重要意義。 動力電池的內(nèi)阻是計算充放電過程中生熱速率的關(guān)鍵參數(shù)?；旌蟿恿γ}沖特性測試(HybridPulsePowerCharacteristic,HPPC)可用于離線辨識動力電池模型參數(shù)，便于進(jìn)行動力電池的SOP估計、低溫加熱和快速充電等硏究。 動態(tài)工況測試則可模擬動力電池在實車駕駛過程中真實的激勵條件，對驗證動力電池關(guān)鍵

3、算法在實際工況中的應(yīng)用性能具有重要作用。 電化學(xué)阻抗譜既能分析動力電池的性能衰退過程以及表征老化狀態(tài)，也能為動力電池的分?jǐn)?shù)階建模和低溫加熱策略設(shè)計提供數(shù)據(jù)支撐。另外，受動力電池材料活性影響，不同溫度和老化狀態(tài)下的電池特性數(shù)據(jù)也不相同。為了完整獲得動力電池的工作性能，各項測試均需在多個不同溫度、不同老化狀態(tài)下分別進(jìn)行測試，以實現(xiàn)全氣候動力電池的全壽命高效管理。基于現(xiàn)有的動力電池測試平臺并結(jié)合BMS算法的需要，設(shè)計了綜合的動力電池性能測試流程，如圖2-10所示，主要包括動力電池常規(guī)電性能測試、動力電池交流阻抗測試和動力電池剩余壽命測試三大類。其中常規(guī)電性能測試由四個子測試組成：最大可用容量測試。開路電壓測試、混合動力脈沖特性測試和動態(tài)工況測試。動力電池剩余壽命測試則由不同溫度、不同倍率、不同截止電壓和不同SOC區(qū)間的充放電測試組成。不同BMS算法所涉及的動力電池測試見表2-5。開路電壓測試混合動力脈沖測町動態(tài)工況測試J不同0區(qū)間放電不闔5放電不同倍率放電不同溫度放電不同截止電壓放電恒流/恒流恒壓充電常規(guī)電性能測試匕（不同溫度）丿*交流阻抗測試、I（不餾度）丿剩余壽命測試（loo-WJfi環(huán)）2-10動力電池性能測試流程表2-5不同BMS算法所涉及的動力電池測試AAAAAAAAUffYV?51AAAA隨期JilllAAA