并联锂离子电池组剩余循环寿命优化研究

论文摘要

能源互联网是第三次工业革命的五大支柱之一[1],是我国下一阶段能源系统和电力系统建设的重点,在此背景下,电池储能系统作为能源互联网必不可少的设备[2],其经济效益和循环寿命的重要性不言而喻。电池成组是构成储能系统的基本方法,电池组中的单体可能因各种原因发生偶然故障被更换,更换后电池组内单体的性能差异较大,此时传统均衡方法因为不能充分发挥新更换电池的经济效益,也无法提高系统的剩余循环寿命。鉴于此,本文针对偶发故障后电池组的剩余循环寿命优化问题进行研究,包括如下内容:(1)对常用均衡策略下并联锂离子电池组剩余循环寿命进行分析,指出传统均衡策略的不足及建立电池组剩余循环寿命优化模型的必要性;(2)构建包括荷电状态估算单元、健康状态估算单元、信号处理单元、电流计算单元、和各种电流、内阻测量仪的并联锂离子电池组剩余循环寿命优化控制系统,并基于此系统建立并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型,综合控制系统和优化模型给出并联锂离子电池组剩余循环寿命优化控制实施步骤;(3)对并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型进行分析,将模型求解转化为非线性方程组求解问题,基于遗传退火算法对问题进行求解,定义了适应度函数、编码方式、遗传操作、退火操作等,并运用实例对遗传退火算法求解该问题进行了对比验证分析;(4)针对某电池储能系统的实际数据,运用并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型和求解方法对其寿命进行优化计算,分析模型和方法的适用性。在文章的最后,对并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型和求解方法及适用性进行了总结,并对进一步需要研究或改进的工作进行展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 BMS研究现状
• 1.2.2 电池组寿命优化研究现状
• 1.3 主要研究内容与创新点
• 1.3.1 论文的主要内容与结构安排
• 1.3.2 论文的创新点
• 第二章 电池SOC和SOH的估算方法介绍
• 2.1 电池SOC估算概述
• 2.1.1 电池荷电状态SOC定义
• 2.1.2 电池SOC估算的必要性
• 2.1.3 影响电池SOC估算精度的因素
• 2.1.4 电池SOC估算的难点分析
• 2.2 电池SOC估算方法简介
• 2.2.1 常用的SOC估算方法
• 2.2.2 本文采用的SOC估算方法
• 2.3 电池SOH估算概述
• 2.3.1 电池健康状态SOH定义
• 2.3.2 电池SOH估算的必要性与难点分析
• 2.4 电池SOH估算方法简介
• 2.4.1 常用的SOH估算方法
• 2.4.2 本文采用的SOH估算方法
• 2.5 本章小结
• 第三章 并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型
• 3.1 并联锂离子电池组剩余循环寿命分析
• 3.1.1 电池组不一致性问题
• 3.1.2 电池组均衡策略
• 3.1.3 常用均衡策略下并联锂离子电池组剩余循环寿命分析
• 3.2 并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型
• 3.2.1 并联锂离子电池组剩余循环寿命优化控制系统
• 3.2.2 并联锂离子电池组剩余循环寿命优化模型
• 3.2.3 并联锂离子电池组剩余循环寿命优化控制步骤
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于遗传退火算法的模型求解
• 4.1 模型分析及求解方法概述
• 4.1.1 模型分析
• 4.1.2 常用求解方法概述
• 4.2 遗传退火算法概述
• 4.2.1 遗传算法
• 4.2.2 模拟退火算法
• 4.2.3 遗传退火算法
• 4.3 遗传退火算法模型求解的基本操作
• 4.3.1 适应度函数
• 4.3.2 编码方式
• 4.3.3 遗传操作
• 4.3.4 退火操作
• 4.4 遗传退火算法理论试算
• 4.5 本章小结
• 第五章 实例及适用性分析
• 5.1 实例描述与分析
• 5.1.1 问题背景
• 5.1.2 问题描述
• 5.2 建模分析
• 5.2.1 获取SOH衰减模型
• 5.2.2 建立剩余循环寿命模型
• 5.2.3 构建电池组剩余循环寿命优化模型
• 5.3 求解结果及适用性分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 本文总结
• 6.2 下一步研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果