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原文传递电动汽车动力电池建模与SOC估计研究

论文题名：	电动汽车动力电池建模与SOC估计研究
关键词：	电动汽车;磷酸铁锂电池;荷电状态;等效电路模型;卡尔曼滤波;参数辨识
摘要：	随着当代社会经济的迅速发展和汽车数量的增加，环境污染以及能源短缺问题愈发严重，电动汽车凭借低噪、零排放等优势成为了汽车行业发展的主要方向。动力电池作为整车的核心部件，对车辆续航能力、加速时间、安全系数等汽车性能起着决定性作用，准确估计动力电池荷电状态（State of Charge，SOC）能够提高电池的使用效率和用电安全性，让驾驶员实时了解电动汽车剩余可行驶里程，便于电池管理系统（Battery Management System，BMS）对电池进行管理。SOC 准确估计的关键取决于动力电池建立模型的精确性以及SOC估计方法的准确程度，因此建立能够准确地描述电池的动、静态特性，复杂度较低且易于工程实现的电池模型，研究可靠、精度高的SOC估算方法，是提高SOC的估计精度的研究重点及热点。　　本文以电动汽车常用磷酸铁锂动力电池为研究对象，围绕着动力电池建模和SOC估计算法展开研究。针对电池的电压特性曲线特点，建立了一种可变阶数的等效电路模型，保证模型的精度，解决了电池模型准确性和复杂性之间的矛盾。充分考虑电池端电压、工作电流、温度等因素的影响，利用L-M法优化迭代扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter， EKF）算法对SOC进行估计，并通过仿真和实验证明方法的可行性和有效性。具体研究内容如下：　　首先，概述并分析了电池模型和SOC估计算法的研究现状。在分析磷酸铁锂电池工作机理的基础上，总结了SOC估计的影响因素，研究了动力电池的基本工作特性。　　其次，针对开路电压特性曲线“两端陡，中间平”的特点，建立了变阶数等效电路模型，在电池电压变化缓慢的平台区采用二阶RC等效电路模型，降低电路的复杂性；在电池电压变化剧烈的区域（电池接近满电和亏电的两端电压区间）采取三阶RC等效电路模型。通过赤池信息量准则（Akaike Information Criterion，AIC）和最小二乘法对所建模型阶数和模型参数进行辨识，分别在脉冲放电和 UDDS 工况下验证模型精度，结果表明变阶数模型端电压最大误差为11mv，可以更加精确地反应电池的工作特性。　　再次，以变阶数等效电路电池模型为基础，针对EKF算法在处理非线性系统中存在忽略高次项而导致的误差问题，采用L-M法优化迭代EKF算法对SOC进行估算，并分别在恒流、脉冲放电、DST、UDDS以及FUDS电流工况条件下对算法进行仿真验证，仿真结果表明，在各种工况下的SOC估算误差均小于3.5%，符合精度指标要求，采用的估计算法对状态量具有较强的跟踪能力及鲁棒性，适用于多种复杂的道路工况条件。　　最后，在动力电池管理系统实验平台上进行实验验证，实验结果表明SOC实际估算精度均在4%以内，验证了所建模型和估算方法的准确度、收敛性以及可行性。
作者：	李畅
专业：	模式识别与智能系统
导师：	王琪
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西安工业大学
学位年度：	2023