【摘要】：近些年來電動車的發(fā)展受到人們的關注,然而,由于電動車電池自身的不穩(wěn)定性,關于剩余電量估算及充電狀態(tài)下串聯(lián)電池組一致性問題還沒有得到妥善的解決。因此,本論文將針對上述問題進行如下的研究。首先,針對鋰電池組進行建模的問題,本文構建具有溫度標稱的動力電池模型,由根據電池電荷量變化和電流平衡關系的充放電模型KiBaM(Kinetic Battery Model)和帶有易受溫度影響電阻的二階充放電模型組成。由電荷量控制電壓受控源,將電流、電池端電壓、剩余電量、溫度有效的結合在一起。數學模型往往依據的是經驗,各種現象之間沒有直接的關系；電化學模型卻因較強的計算和特定的電池輸入而不具有一般性；等效電路模型能夠在一定程度上體現電池的特性,但是只能依據電流、電壓。其次,將鋰電池的工作狀態(tài)劃分為靜置和充放電兩種情況,根據不同的電池狀態(tài)采用與之對應的SOC估算方法。利用改進的擴展卡爾曼濾波法(EKF)去估算鋰電池的剩余電量,通過一階泰勒公式展開,將電池的非線性問題轉成線性化方法處理,將剩余電量的狀態(tài)方程進行恰當的溫度補償。電流、溫度作為輸入量,電壓作為輸出量,預測的電池剩余電量作為狀態(tài)變量來估算。仿真結果證明電池的電壓、電流、溫度主要影響電池的剩余電荷量。而且基于EKF估算SOC的誤差會減小,精度會提高。最后,針對串聯(lián)電池組的電量一致性問題,運用平均值和差值比較法的控制策略去度量電池的不均衡性并利用改進的二級雙向非耗散型分流均衡系統(tǒng),來均衡串聯(lián)電池組的一致性,通過仿真較好地實現了串聯(lián)電池組的均衡一致性�；陔姵毓芾硐到y(tǒng)(BMS)硬件平臺進行數據采集并且實現SOC估算算法的軟件流程圖,完成對串聯(lián)電池組需求數據的采集及顯示。
[Abstract]:In recent years, the development of electric vehicles has attracted people's attention. however, due to the instability of electric vehicle batteries themselves, the problem of residual power estimation and consistency of series batteries in charging state has not been properly solved. Therefore, this paper will focus on the above issues as follows. First of all, aiming at the problem of modeling lithium battery pack, this paper constructs a power battery model with temperature nominal. It is composed of a charge-discharge model KiBaM (Kinetic Battery Model) and a second-order charge-discharge model with resistance easily affected by temperature according to the relationship between battery charge and current balance. The voltage controlled source is controlled by the charge quantity, and the current, battery terminal voltage, residual power and temperature are effectively combined. The mathematical model is often based on experience, and there is no direct relationship between various phenomena, but the electrochemical model is not general because of strong calculation and specific battery input. The equivalent circuit model can reflect the characteristics of the battery to a certain extent, but can only be based on current and voltage. Secondly, the working state of lithium battery is divided into static and charge-discharge cases, and the corresponding SOC estimation method is adopted according to different battery states. The improved extended Kalman filter (EKF) is used to estimate the residual power of lithium battery. The nonlinear problem of lithium battery is transformed into a linear method through the expansion of the first order Taylor formula. The equation of state of the remaining electricity is compensated for the temperature properly. Current, temperature as input, voltage as output, predicted battery residual power as state variables to estimate. The simulation results show that the voltage, current and temperature of the battery mainly affect the residual charge of the battery. Moreover, the error of SOC estimation based on EKF will be reduced and the accuracy will be improved. Finally, in order to solve the problem of power consistency of series battery pack, the control strategy of average and difference comparison method is used to measure the imbalance of battery and the improved two-way non-dissipative shunt equilibrium system is used. To equalize the consistency of series battery pack, the equilibrium consistency of series battery pack is realized by simulation. Based on the (BMS) hardware platform of battery management system, the software flow chart of SOC estimation algorithm is realized, and the requirement data of series battery pack is collected and displayed.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM912

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