本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)PNGV模型的動力鋰電池SOC估計(jì)和充電優(yōu)化　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：以磷酸鐵鋰電池為代表的動力電池近年成為電動汽車領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，但動力鋰電池的開發(fā)和應(yīng)用還不夠完善，存在諸多問題，是電動汽車發(fā)展的一大技術(shù)瓶頸，如何提高動力鋰電池使用的安全性、高效性和便捷性成為解決問題的關(guān)鍵。 本文利用等效電路模型對動力鋰電池進(jìn)行深入的分析和研究，使用PNGV模型模擬動力鋰電池特性，并根據(jù)電池特性和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對PNGV模型提出了改進(jìn)，改進(jìn)后的PNGV模型更能體現(xiàn)動力鋰電池特性。本文利用改進(jìn)PNGV模型，針對動力鋰電池能量控制管理中的兩個(gè)重點(diǎn)進(jìn)行改善：一方面根據(jù)模型改進(jìn)電池荷電狀態(tài)（SOC）估計(jì)算法，提高估算精度；另一方面從模型角度分析充電方案，進(jìn)行充電多目標(biāo)優(yōu)化，提高充電深度并縮短充電時(shí)間。 準(zhǔn)確估計(jì)電池SOC是電池管理系統(tǒng)（BMS）運(yùn)行的基礎(chǔ)，目前SOC估計(jì)算法精度低或者計(jì)算復(fù)雜，對初始值要求較高，難以保證動力電池管理系統(tǒng)的精確控制和管理。針對此問題，本文利用更為精確的等效電路模型——改進(jìn)PNGV模型，分別結(jié)合拓展卡爾曼濾波(EKF)算法和粒子濾波（PF）算法進(jìn)行SOC估計(jì)，使得估算精度得到了提高，最后文中對兩種算法進(jìn)行詳細(xì)比較和分析，列出了各自優(yōu)缺點(diǎn)。 動力鋰電池快速充電是電動汽車的研究重點(diǎn)，快速且深度的充電使電動汽車的使用更加便捷。目前動力鋰電池快速充電的研究仍處于起步階段，現(xiàn)已提出的快速充電方案種類繁多，但具體原理和應(yīng)用細(xì)則沒有得到詳細(xì)的研究。針對此問題，，本文根據(jù)改進(jìn)PNGV模型對充電過程建立數(shù)學(xué)仿真模型，結(jié)合帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法（NSGA-II），對快速充電方案進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，得到具體的充電優(yōu)化方案庫。方案庫提供了不同需求下的充電最優(yōu)方案，如充電時(shí)間一定時(shí)選取充電深度最深的充電方案，或者電動汽車行程一定，根據(jù)所需電量選擇充電時(shí)間最短的充電方案。最后，本文分別在電池測試系統(tǒng)平臺和搭建的充電系統(tǒng)上對優(yōu)化方案進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了優(yōu)化充電仿真的可行性。
[Abstract]:The power battery, represented by lithium iron phosphate battery, has become the research hotspot in the field of electric vehicle in recent years, but the development and application of the power lithium battery is not perfect, there are many problems. How to improve the safety, efficiency and convenience of power lithium-ion battery is the key to solve the problem. In this paper, the equivalent circuit model is used to deeply analyze and study the power lithium battery, and the PNGV model is used to simulate the characteristics of the power lithium battery, and according to the characteristics of the battery and experimental results. The improved PNGV model is proposed, and the improved PNGV model can better reflect the characteristics of the dynamic lithium battery. The improved PNGV model is used in this paper. Two key points in power lithium battery energy control management are improved: on the one hand, according to the model, the state of charge (SOC) estimation algorithm is improved to improve the estimation accuracy; On the other hand, the charging scheme is analyzed from the point of view of model, and multi-objective optimization is carried out to improve the charging depth and shorten the charging time. Accurate estimation of battery SOC is the basis of battery management system. At present, the accuracy of SOC estimation algorithm is low or the calculation is complicated, and the initial value is required to be high. It is difficult to ensure the accurate control and management of the power battery management system. To solve this problem, this paper uses a more accurate equivalent circuit model-improved PNGV model. Combined with extended Kalman filter (EKF) algorithm and particle filter (PF) algorithm, the estimation accuracy is improved. Finally, the two algorithms are compared and analyzed in detail. The advantages and disadvantages are listed. Rapid charging of power lithium battery is the research focus of electric vehicle. The rapid and deep charging makes the use of electric vehicle more convenient. At present, the research of rapid charging of power lithium battery is still in its infancy. There are many kinds of fast charging schemes, but the specific principles and application rules have not been studied in detail. In order to solve this problem, the mathematical simulation model of charging process is established according to the improved PNGV model. Combining with NSGA-IIN, a fast non-dominated sorting genetic algorithm with elite strategy, multi-objective optimization of fast charging scheme is carried out. Get the specific charging optimization program library. The program library provides the optimal charging scheme under different requirements, such as the charging time when the deepest charging depth of the charging scheme, or the electric vehicle stroke is fixed. According to the quantity of electricity required to select the shortest charging time charging scheme. Finally, this paper respectively in the battery test system platform and build a charging system to verify the optimized scheme. The experimental results confirm the feasibility of optimizing the charging simulation.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM912

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1392067