摘要
动力锂电池充电策略是电动汽车电池管理系统的主要功能之一。研究至今，人们对充电策略的关注已经不限于对充电时间的要求，在保证充电时间缩短的前提下开始更多地考虑到电池安全以及经济节能等方面。目前已经研究成熟的充电策略大部分针对电池充电时间进行优化，常见方法是采用大倍率的电流对电池充电。这种做法虽然能够缩短充电时间，但是会产生大量的能量损耗与电池温升，对动力电池的经济性以及安全性造成影响。为了解决上述问题，本文以充电过程中的能量损失与电池温升为约束条件，研究一种能够缩短电池充电时间的优化充电策略。具体研究内容如下： （1）选择合适的锂离子电池模型。在对目前常见的几种电池模型的优缺点进行了对比分析后，选择了最适合研究充电过程中产生的能量损耗与温升的Thevenin等效电路模型作为本文的电池模型进行后续研究，并且该模型的精度与计算复杂度均能够满足要求。采用基于遗传算法的模型参数辨识方法对电池模型中与充电策略有关的参数进行辨识，在恒流放电工况下对辨识结果进行验证。结果表明，本文选定的模型能够较好的反应电池的充电特性。 （2）在Thevenin模型的基础上推导并分析了电池充放电过程的能量损耗与电池温升的数学模型，并分别设计实验在不同温度以及不同的SOC状态下对得到的数学模型进行验证。结果表明本文所建立的能量损耗模型与电池温升模型均具有较高的准确度，为后续的研究奠定了理论基础。 （3）结合以上研究基础提出了一种优化充电策略，建立了以缩短电池充电时间为目标的目标函数，以降低充电过程中的能量损耗和电池温升为约束条件对锂离子电池充电过程进行优化。目标函数的求解方法采用遗传算法，并且提出了结合SOC分段与电压分段的二级充电分阶段方法。考虑实际动力锂电池充电时可能面对的复杂环境温度，本文在10℃-50℃之间以5℃为间隔采用本文提出的优化充电策略进行仿真计算，得到了优化充电电流曲线数据库。为了验证优化充电策略的充电效果，本文设计了不同环境温度以及不同初始SOC两种常见工况下的充电实验。结果表明相比于传统的多阶段恒流充电方法，本文提出的优化充电策略在两种电池常见充电工况下均能够有效地缩短锂离子电池的充电时间，并且能量损失情况以及充电温升都得到了优化。
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