基于显式模型预测控制的锂离子电池实时最优充电
系统与控制
2020-04-30 v1 系统与控制
摘要
锂离子电池在各行业的迅速普及凸显了最优充电控制的紧迫问题，因为充电在电池的健康、安全和寿命中起着关键作用。文献越来越多地采用模型预测控制（MPC）来解决此问题，利用其能在约束下进行优化的能力。然而，MPC固有的计算复杂的在线约束优化常常阻碍其实时实现。因此，本文提出基于显式MPC（eMPC）开发实时充电控制框架，利用其在MPC问题上给出显式解的优势，以实现实时充电控制。研究首先基于非线性等效电路模型建立MPC充电公式。然后，对原模型进行多段线性化，并将eMPC设计应用于所得线性模型，得到一种充电控制算法。所提算法通过将充电问题的显式解预先计算并将充电律表示为分段仿射函数，把约束优化转移到离线。这不仅大幅降低了控制运行中的在线计算成本，也降低了编码难度。大量数值仿真与实验结果验证了所提eMPC充电控制框架与算法的有效性。研究成果有望满足嵌入式硬件上实时电池管理的需求。
引用
@article{arxiv.2004.14321,
title = {Real-Time Optimal Lithium-Ion Battery Charging Based on Explicit Model Predictive Control},
author = {Ning Tian and Huazhen Fang and Yebin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.14321},
year = {2020}
}