基于先進(jìn)模型的鋰離子電池充電控制（Advanced Model-Based Charging Control for Lithium-Ion Batteries）

定　價(jià)：￥158.00

作　者：	歐陽權(quán),陳劍
出版社：	華中科技大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787577207988	出版時(shí)間：	2024-06-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　可充電鋰離子電池因其能量密度高、循環(huán)壽命長(zhǎng)、成本下降等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于從電動(dòng)汽車到微電網(wǎng)等眾多行業(yè)的儲(chǔ)能領(lǐng)域。充電是鋰離子電池補(bǔ)充和儲(chǔ)存能量的重要過程，充電策略的好壞極大地影響著鋰離子電池的性能和壽命。用精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)在充電過程中電池狀態(tài)的變化，基于先進(jìn)模型的充電策略可以提供優(yōu)異的充電性能，如延遲電池壽命的退化。因此，研究基于先進(jìn)模型的鋰離子電池充電控制策略具有重要的工程和學(xué)術(shù)價(jià)值?；诖耍緯鴮幕A(chǔ)理論到實(shí)際設(shè)計(jì)和應(yīng)用，詳細(xì)介紹目前*先進(jìn)的基于模型的鋰離子電池充電控制技術(shù)，特別是在電池建模、狀態(tài)估計(jì)和*優(yōu)充電控制方面。此外，還介紹了一些必要的設(shè)計(jì)考慮因素，如集中式和領(lǐng)導(dǎo)-追隨結(jié)構(gòu)的電池組充電控制，為提高充電性能和延長(zhǎng)電池/電池組的壽命提供了出色的解決方案。本書所提供的豐富的材料和知識(shí)，可以讓我們從理論設(shè)計(jì)到工程應(yīng)用對(duì)電池充電控制技術(shù)有足夠的了解。

作者簡(jiǎn)介

　　歐陽權(quán)，自動(dòng)化學(xué)院講師，碩士生導(dǎo)師，博士畢業(yè)于浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程專業(yè)，本科畢業(yè)與華中科技大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)。主要研究方向?yàn)闊o人機(jī)蜂群控制，無人機(jī)飛行控制，新能源系統(tǒng)集成與控制，智能控制，非線性控制等。發(fā)表相關(guān)SCI/EI論文27篇，授權(quán)專利1項(xiàng)，公開發(fā)明專利6項(xiàng)，其中包括8篇一作/學(xué)生一作國際*SCI期刊IEEE匯刊（1篇為高引論文）。主持國家自然基金青年項(xiàng)目1項(xiàng)，江蘇省雙創(chuàng)博士項(xiàng)目（世界名校類），浙江大學(xué)工業(yè)控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題，曾參與包括國家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目，裝發(fā)等在內(nèi)多個(gè)項(xiàng)目，指導(dǎo)本科生獲得全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽（無人機(jī)組），中國機(jī)器人大賽等并獲獎(jiǎng)。曾經(jīng)獲得碩士研究生國家獎(jiǎng)學(xué)金（2014）、博士研究生國家獎(jiǎng)學(xué)金（2017）、浙江大學(xué)三好研究生（2014、2017）、浙江大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)生（2018）和浙江省普通高等學(xué)校優(yōu)秀畢業(yè)生（2018）等榮譽(yù)。 IEEE Membership，中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)會(huì)員，IEEE PES 中國區(qū)技術(shù)委員會(huì)動(dòng)力電池技術(shù)分委會(huì)理事。擔(dān)任IEEE Transactions on Industrial Electronics， IEEE Transactions on Industrial Informatics， IEEE/ASME Transactions on Mechatronics， IEEE Transactions on Vehicular Technology等國際*SCI期刊的審稿人。

圖書目錄

Contents
1 Introduction .................................................. 1
1.1 Brief Introduction of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 Comparison with Other Commonly Used Batteries . . . . 1
1.1.2 Applications of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Format Comparison of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Electrochemical Mechanism of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . 6
1.3.1 Composition of Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.2 Charging-Discharging Mechanism . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Motivation of Advanced Model-Based Battery Charging
Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.1 Non-model-based Charging Control . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.2 Model-Based Charging Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2 Lithium-Ion Battery Charging Technologies: Fundamental
Concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1 Definitions Related to Battery Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.1 Basic Performance Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.2 State Indicators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2 Charging Objectives and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.1 Charging Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.2 Safety-Related Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 Lithium-Ion Battery Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1 Electrochemical Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.1 Pseudo-Two-Dimensional Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.1.2 One-Dimensional Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.1.3 Single Particle Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2 Equivalent Circuit Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2.1 Rint Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2.2 Thevenin Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2.3 PNGV Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4 Neural Network-Based State of Charge Observer
for Lithium-Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1 Battery Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2 Neural Network-Based Nonlinear Observer Design
for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.1 Neural Network-Based Nonlinear Observer
Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.2 Convergence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.1 Experiment for Parameter Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.2 Experiments for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5 Co-estimation of State of Charge and Model Parameters
for Lithium–Ion Batteries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.1 Battery Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.2 Co-estimation of Model Parameters and SOC . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.2.1 On-line Battery Model Parameter Identification . . . . . . . 55
5.2.2 Robust Observer for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.2.3 Summary of the Overall SOC Estimation Strategy . . . . . 62
5.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3.1 Experimental Results for Battery Model Parameter
On-line Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.3.2 Experimental Results for SOC Estimation . . . . . . . . . . . . 68
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6 User-Involved Battery Charging Control with Economic Cost
Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
6.1 Battery Model and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
6.1.1 Battery Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
6.1.2 Safety-Related Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
6.2 Charging Tasks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.2.1 User-Involved Charging Task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.2.2 Economic Cost Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.2.3 Energy Loss Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.2.4 Multi-objective Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.3 Optimal Battery Charging Control Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.3.1 Optimal Charging Control Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.3.2 Optimal Charging Current Determined by Barrier
Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.4 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.4.1 Charging Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.4.2 Comparison with Other Commonly Used
Optimization Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.4.3 Comparison with Charging Control Strategy
without Economic Cost Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.4.4 Comparison with Charging Control Strategy
Without Energy Loss Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6.4.5 Simulation Results for Different Weight Selections . . . . 88
6.4.6 Simulation Results for Different User Demands . . . . . . . 89
6.4.7 Comparison with Traditional CC-CV Charging
Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
7 Charging Analysis for Lithium-Ion Battery Packs . . . . . . . . . . . . . . . . 101
7.1 Cell Equalization Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
7.2 Multi-module Battery Pack Charger . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.2.1 Model and Control of Battery Pack Charger . . . . . . . . . . 103
7.2.2 Performance Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
7.3 Battery Pack Charging System Combining Traditional
Charger and Equalizers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7.3.1 Classification of Equalization Systems . . . . . . . . . . . . . . . 107
7.3.2 Bidirectional Modified C？k Converter-Based
Equalizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7.3.3 Modified Isolated Bidirectional Buck-Boost
Converter-Based Equalizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
8 User-Involved Charging Control for Battery Packs:
Centralized Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
8.1 Battery Pack Model and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
8.1.1 Battery Pack Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
8.1.2 Charging Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
8.2 User-Involved Charging Control Design for Battery Packs . . . . . . 123
8.2.1 Charging Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
8.2.2 Optimal Battery Pack Charging Control Design . . . . . . . 126
8.3 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
8.3.1 Charging Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
8.3.2 High Current Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
8.3.3 Effect Analysis of Weight Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
8.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
9 User-Involved Charging Control for Battery Packs:
Leader-Followers Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
9.1 Charging Model and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
9.1.1 Battery Pack Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
9.1.2 Safety-Related Charging Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . 141
9.2 User-Involved Optimal Charging Control Design . . . . . . . . . . . . . 141
9.2.1 User-Involved Charging Task Formulation . . . . . . . . . . . . 141
9.2.2 Optimal Average Charging Trajectory Generation . . . . . 143
9.2.3 Distributed SOC Tracking-Based Charging
Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
9.2.4 Different Sampling Period Setting for Two
Control Layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
9.3 Simulation Results and Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
9.3.1 Charging Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
9.3.2 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
10 Fast Battery Charging Control for Battery Packs . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
10.1 Charging Model for the Battery Pack . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
10.1.1 Charging Current Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
10.1.2 Battery Pack Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
10.2 Control Objectives and Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
10.2.1 Charging Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
10.2.2 Charging Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
10.3 Fast Charging Control Strategy Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
10.3.1 Charging Control Algorithm Formulation . . . . . . . . . . . . 160
10.3.2 Two-Layer Optimization Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
10.4 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
10.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
11 The Future of Lithium-Ion Battery Charging Technologies . . . . . . . . 175
11.1 Multi-objective Optimization-Based Charging
Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
11.2 High Efficient Battery Pack Charging Technologies . . . . . . . . . . . 176
11.3 Wireless Charging Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176