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A Bidirectional Model Predictive Control Battery Equalization Method Based on Equalization Process Separation Model
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DOI：10.1109/TTE.2026.3661862.png)
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摘要
En 中文
鉴于制造过程和工作环境的固有变异性，串联锂离子电池之间的一致性差异不可避免。因此，电池均衡对于提高单体电池能量利用率和电池组整体寿命至关重要。然而，传统均衡系统将整个均衡过程视为整体，缺乏详细模型，且针对外部运行条件下电池均衡系统最优均衡策略的研究不足，也阻碍了准确的状态荷电（SoC）估计。为解决此问题，提出了一种基于均衡过程分离模型（EPSM）的双向模型预测控制（BMPC）方法。采用反激式变换器和开关矩阵拓扑结构实现双向能量传输，该方法能更精确地描述双向均衡中的能量存储与转移。通过比较两种均衡模式下使用可调加权矩阵的成本函数结果来优化均衡效果。最终实验结果验证了该方法的有效性。与传统的模型预测控制（MPC）方法相比，均衡时间和SoC估计误差分别降低了9.11%和0.67%。
Keyword:
Battery equalization
equalization process separation
lithium-ion battery
model predictive control (MPC)
期刊
I
IF:
8.3
论文数:
3.1K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
Layered energy equalization structure for series battery pack based on multiple optimal matching.png)
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