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储能在高效利用可再生能源和发展智能电网方面具有极其重要的意义。液态金属电池是近年发展起来的一类廉价高效的规模储能电池技术,其独特的储能优势吸引了学术界和工业界的广泛关注。由于这类新型电池具有特殊的内部状态和外部特性,因此掌握其储能参数和动态响应是非常紧迫和重要的工作。与此同时,为了增强电池电量管理,延长电池循环寿命,对其开展荷电状态(SOC)估计工作也是十分有必要的。针对上述需求,本文以液态金属电池为研究对象,构建了等效电路模型,准确模拟了电池的输出特性,并以模型为基础,精确估计了电池的SOC。进一步探索了电池模型和SOC估计算法的应用方向,为液态金属电池的安全、高效储能应用奠定基础。具体研究内容如下:1.获取液态金属电池测试数据,包括OCV-SOC曲线、倍率电压-容量曲线、阻抗谱以及循环曲线,分析电池的电压特性、阻抗特性和循环特性。研究发现,电池以不同的倍率充、放电,其时间、容量和电压平台均有不同;阻抗谱能够反映电池自身的电化学特性及传质过程,可以为建模工作提供参考;循环曲线证明了电池具有较高的库伦效率和较低的容量衰减率。2.通过对阻抗谱进行拟合和等效,构建液态金属电池二阶Thevenin等效电路模型,并利用HPPC测试数据完成参数辨识;采用安时法计算电池的SOC,并加入Rakhmatov模型对SOC进行修正,推导使用了易于仿真实现的迭代公式;完成电池建模,并进行工况仿真验证,模型误差基本在±0.02 V以内。3.针对电池等效电路建立状态空间表达式,采用并适当改进EKF算法,根据初值及观测输出计算各更新矩阵;建立EKF滤波器模型获取状态估计值,并进行工况仿真验证,在加入高斯白噪声的情况下其绝对误差基本控制在±2%以内;为了弥补EKF算法容易发散的缺陷,采用AEKF算法,加入噪声自适应模块;建立AEKF滤波器模型,并进行工况仿真验证,在电流和电压都加入非高斯噪声的情况下其绝对误差基本控制在±5%以内;4.初步开展建模和SOC估计算法的应用研究,包括BMS设计和并网设计。介绍了液态金属电池BMS的整体设计思路,并将AEKF算法加入BMS软件设计;将电池模型加入液态金属电池并网仿真模型,根据真实电池性能完成并网变换器选择,并初步确定SOC优选工作区间。这项工作可以为后续的电池规模管理和储能应用研究提供思路。