【摘要】：隨著新能源汽車的不斷推廣,動(dòng)力電池的研究得到了廣泛關(guān)注。由于動(dòng)力電池容量有限,在有限電池儲(chǔ)能范圍內(nèi),實(shí)現(xiàn)能源利用最大化,延長電池壽命,同時(shí)保障電池安全是電池管理系統(tǒng)(Battery Management System,BMS)研究的核心問題。荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)估算一直是BMS研究的重點(diǎn)。SOC是一種表征電池剩余容量的重要指標(biāo)。BMS能利用SOC計(jì)算電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程,優(yōu)化能量回收策略,實(shí)現(xiàn)電池充放電均衡,進(jìn)行故障診斷等。SOC的估算存在很多問題。第一,當(dāng)使用高階的等效電路模型時(shí),不可避免的造成計(jì)算量大和實(shí)現(xiàn)困難等問題;第二,當(dāng)模型參數(shù)初始值選擇不合適時(shí),算法收斂時(shí)間長;第三,如果不考慮環(huán)境溫度的影響,SOC估算結(jié)果將不是真實(shí)值;第四,當(dāng)使用庫倫積分的方法時(shí),將造成SOC估算誤差很大;最后,如果沒有實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)修正方法,在BMS運(yùn)行期間電池模型參數(shù)不太可能跟蹤實(shí)際模型參數(shù)的改變。本文提出考慮溫度因素的利用遞歸最小二乘法(Recursive Least Square,RLS)的SOC卡爾曼估計(jì)方法解決上述提到的問題。第一,使用簡單的一階RC等效電路模型,在保證精度的同時(shí)降低計(jì)算量;第二,專有的模型參數(shù)查找表確定模型參數(shù)初始值;第三,建立溫度的電池模型以考慮溫度的影響;第四,使用無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法有效地減小很大的SOC估算誤差;最后,采用RLS算法實(shí)時(shí)跟蹤電池模型參數(shù)的變化。在Matlab/Simulink環(huán)境下對提出的SOC估算技術(shù)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明,能夠得到小于0.87%的SOC估算誤差。
【圖文】：

特斯拉電池管理系統(tǒng)實(shí)物圖

不同溫度和充放電速率下的老化特性
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2680745