[en] This thesis explores the modelling of lithium batteries and integrates it into Kalman filtering to estimate the state of charge (SOC) of lithium batteries. As Li-ion batteries are used in many applications, from cell phones to electric vehicles, battery management systems (BMS) that ensure their safe and efficient operation have become critical. Meanwhile, accurate SOC estimation is a prerequisite for efficiently operating a battery management system (BMS), and Kalman filtering provides an effective way to estimate SOC accurately. In this study, the battery is first physically modelled and identified the parameters; then by these parameters, the SOC is estimated by combining the model predictions with the measured values using Extender Kalman Filter (EKF); all simulation data are derived from test data from Prof. Phillip Kollmeyer's lab at McMaster University. The modelling results indicate that the Dual Polarization (DP) model describes the electrical behaviour of Li-ion batteries relatively accurately and that the model accuracy deteriorates as the temperature decreases and the terminal current rises. In addition, online parameter identification at room and high temperatures is more accurate, and offline parameter identification at low temperatures is more suitable; on the other hand, offline parameter identification is more appropriate for small current variation ranges, and online parameter identification is more suitable for large current variation ranges. Subsequent SOC estimation results show that the Extender Kalman filtering algorithm can combine the battery model and traditional algorithms well to enhance the adaptive and self-corrective enhancement of SOC estimation; similarly, the estimation accuracy decreases with decreasing temperature. The research results provide valuable practice and experience data in the theory of lithium battery modelling and SOC algorithms, which can help promote the development of lithium battery technology in commercial applications and improve the safety and economic benefits of battery use.

[es] Esta tesis explora la modelización de las baterías de litio y la integra en el filtrado de Kalman para estimar el estado de carga (SOC) de las baterías de litio. Dado que las baterías de iones de litio se utilizan en numerosas aplicaciones, desde teléfonos móviles hasta vehículos eléctricos, los sistemas de gestión de baterías (BMS) que garantizan su funcionamiento seguro y eficiente se han vuelto fundamentales. Mientras tanto, la estimación precisa del SOC es un prerrequisito para operar eficientemente un sistema de gestión de baterías (BMS), y el Filtrado Kalman proporciona una forma efectiva de estimar el SOC con precisión. En este estudio, primero se modeliza físicamente la batería y se identifican los parámetros; a continuación, mediante estos parámetros, se estima el SOC combinando las predicciones del modelo con los valores medidos utilizando el Filtro de Kalman Extendido (EKF); todos los datos de simulación proceden de datos de prueba del laboratorio del profesor Phillip Kollmeyer en la Universidad McMaster. Los resultados de la modelización indican que el modelo de polarización dual (DP) describe con relativa precisión el comportamiento eléctrico de las baterías de iones de litio y que la precisión del modelo se deteriora a medida que disminuye la temperatura y aumenta la corriente terminal. Además, la identificación de parámetros en línea a temperatura ambiente y alta es más precisa, y la identificación de parámetros fuera de línea a baja temperatura es más adecuada; por otra parte, la identificación de parámetros fuera de línea es más apropiada para rangos de variación de corriente pequeños, y la identificación en línea de parámetros es más adecuada para rangos de variación de corriente grandes. Los resultados posteriores de la estimación del SOC muestran que el algoritmo de Filtrado Kalman Extendido puede combinar bien el modelo de batería y los algoritmos tradicionales para optimizar el proceso adaptativo y autocorrectivo de la estimación del SOC; asimismo, la precisión de la estimación disminuye al disminuir la temperatura. Los resultados de la investigación aportan datos prácticos valiosos y enriquecen la teoría sobre modelización de baterías de litio y algoritmos de SOC, que pueden ayudar a promover el desarrollo de la tecnología de baterías de litio en aplicaciones comerciales y mejorar la seguridad y los beneficios económicos del uso de las baterías.