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电动汽车锂离子电池SOC估算方法
| 论文题名： | 电动汽车锂离子电池SOC估算方法 |
| 关键词： | 电动汽车;锂离子电池;荷电状态;Thevenin模型;卡尔曼滤波算法;SOC估算 |
| 摘要： | 随着汽车保有量的不断增加,能源消耗和尾气排放造成的资源和环境压力日益剧增,电动汽车以其绿色环保,低碳节能的优势受到越来越多的关注。电池作为电动汽车的重要组成部分,其荷电状态(State of Charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的主要参数,整车控制系统根据 BMS提供的SOC数值来决定控制策略,因此SOC估算的准确与否对于整车控制有着重要影响。车载电池由于其工作环境温度变化大,电流波动剧烈,给SOC估算带来了一定难度。 本文的研究对象是磷酸铁锂电池的SOC估算方法,深入研究了影响SOC估算精度的电池模型和SOC估算方法。本文首先介绍了磷酸铁锂电池的结构特性和工作原理,对影响电池性能的主要因素进行了分析,通过电池实验研究电池的电压、内阻、容量等基本特性,为建立电池模型打下基础。 针对纯电动汽车锂离子电池荷电状态在环境温度和放电电流变化较大的情况下估算精度较低的问题,采用了一种基于改进的Thevenin模型的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)。根据电池性能模型,把电池容量作为状态变量,把影响SOC估算精度的环境温度和放电电流作为修正量,采用自适应扩展卡尔曼滤波算法来提高SOC估算精度。 |
| 作者： | 张廷 |
| 专业： | 信号与信息处理 |
| 导师： | 胡社教 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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