锂离子电池组的三维温度场重建：一种分布式 Kalman 滤波方法
应用物理
2017-09-27 v1
摘要
尽管在不同领域的使用不断增加，锂离子电池的热脆弱性始终是严重关切的问题。锂离子电池的运行伴随着发热与热量累积效应，对于由多个电池单体组成的电池组而言，这种效应以极不均匀的热分布形式表现得更为显著。若缺乏良好的监控与管理，发热会加速老化并引发不期望的副反应。在极端情况下，甚至会引发火灾和爆炸，近年来一系列广为人知的事件已证实了这一点。为应对这一威胁，本文首次尝试实时重建锂离子电池组的三维温度场。主要挑战在于如何在受限的计算时间内获取高保真度的重建结果。本研究首先为串联配置的电池组建立了三维热模型。尽管具有空间分辨率，该模型以高完整性和低复杂度相结合的方式捕捉了空间热行为。基于该模型，随后将标准 Kalman 滤波器进行分布式处理，以大幅降低计算复杂度来实现温度场估计。算术运算分析和数值仿真表明，所提出的分布式估计方法实现了与集中式方法相当的精度，但计算量大幅减少。这项工作有望为依赖锂离子电池储能的各种系统中电池组的安全运行做出贡献，并可能将这项技术的应用拓展至更广泛的工程领域。
引用
@article{arxiv.1709.08819,
title = {Three-dimensional Temperature Field Reconstruction for A Lithium-Ion Battery Pack: A Distributed Kalman Filtering Approach},
author = {Ning Tian and Huazhen Fang and Yebin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08819},
year = {2017}
}