綠色節(jié)能作為新時(shí)代美麗中國(guó)建設(shè)的主旋律,為減小環(huán)境污染所帶來(lái)的影響,以電力為代表的新型能源技術(shù)不斷發(fā)展,電動(dòng)汽車(chē)成為了汽車(chē)行業(yè)發(fā)展的新時(shí)尚,同時(shí)也成為了未來(lái)智能電網(wǎng)下用戶的重要需求響應(yīng)。探索研究電動(dòng)汽車(chē)電池充電管理系統(tǒng),滿足未來(lái)電動(dòng)汽車(chē)用戶的用電需求同時(shí),實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)用電負(fù)荷的合理調(diào)控,在提升動(dòng)力電池的使用效率,保持動(dòng)力電池的良好性能條件的基礎(chǔ)上,減少電動(dòng)汽車(chē)用戶電力消費(fèi)支出�；陔妱�(dòng)汽車(chē)用電行為的電池預(yù)測(cè)研究,充分考慮智能電網(wǎng)下短期電價(jià)為調(diào)控手段的需求響應(yīng)機(jī)制,通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)用戶出行的用電規(guī)律特點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到了電動(dòng)汽車(chē)出行的SOC（state of charge）變化范圍,劃分出了電動(dòng)汽車(chē)的六類目的區(qū)域,并建立起了時(shí)間尺度的電動(dòng)汽車(chē)出行及充電模型,得到了不同區(qū)域內(nèi)隨時(shí)間變化的停車(chē)數(shù)和充電電動(dòng)汽車(chē)數(shù)。在基于電動(dòng)汽車(chē)用電行為的變化特點(diǎn)上,為有效指導(dǎo)控制電動(dòng)汽車(chē)用戶用電,針對(duì)短時(shí)電價(jià)和車(chē)載電池SOC兩類重要信息,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)估算,實(shí)現(xiàn)了短時(shí)電價(jià)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),同時(shí)為提高電池SOC估算準(zhǔn)確度,通過(guò)蝙蝠粒子群算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步優(yōu)化,提高了電池SOC預(yù)測(cè)數(shù)值的快速性和準(zhǔn)確性。在基... 

【文章來(lái)源】：青島理工大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：104 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

電池管理系統(tǒng)組成

青島理工大學(xué)工程碩士學(xué)位論文11圖2.1電動(dòng)汽車(chē)典型出行鏈Fig.2.1electriccartypicaltravelchain2.1車(chē)輛出行SOC動(dòng)態(tài)區(qū)間確定電動(dòng)汽車(chē)的SOC變化長(zhǎng)期以來(lái)，一直影響著用戶對(duì)車(chē)輛的使用，也成為了限制電動(dòng)汽車(chē)行駛里程的要素，同時(shí)車(chē)載電池的充放電過(guò)程中出現(xiàn)的過(guò)充與過(guò)放情況也會(huì)不同程度的減少電池的使用周期。本章在充分考慮用戶使用心理的基礎(chǔ)上，根據(jù)大多數(shù)車(chē)輛用戶在實(shí)際使用過(guò)程中，具有“不會(huì)完全用盡電量后充電，也不會(huì)完全充滿電量后停充”的特點(diǎn)，設(shè)置了兩組SOC參數(shù)，一組是首次出行的起始SOC記為SOC_max，另一組是需要充電的最低SOC記為SOC_min，將汽車(chē)用戶心理預(yù)期進(jìn)行量化替代，以用戶接受可使用前達(dá)到的停充SOC值作為SOC_max，高于此值必須停充，以用戶接受可充電前的開(kāi)始SOC值作為SOC_min，高于此值必須充電，所以利用充電終止SOC和充電起始SOC確定電動(dòng)汽車(chē)出行SOC動(dòng)態(tài)

青島理工大學(xué)工程碩士學(xué)位論文12區(qū)間值，同時(shí)也滿足了駕駛者的可接受范圍。每輛電動(dòng)汽車(chē)在使用的過(guò)程中，電池SOC的數(shù)值將在設(shè)置的兩組SOC參數(shù)范圍內(nèi)變化，即：SOC_min≤SOC≤SOC_max(2.1)SOC_start(1)=SOC_max(2.2)其中，SOC_start——此日第一次車(chē)輛使用的啟動(dòng)SOC值。如圖2.2所示，通過(guò)利用文獻(xiàn)[21]中提供的3000輛電動(dòng)汽車(chē)使用行為的數(shù)據(jù)分析，得到的關(guān)于車(chē)載電池始末SOC情況的概率分布。圖2.2電池始末SOC變化情況的概率分布Fig.2.2probabilitydistributionofSOCchangesatthebeginningandendofthebattery充電終止SOC的概率密度函數(shù)：f(x)={4.352x3.352,0<x≤10,其他(2.3)充電起始SOC服從正態(tài)分布f(x)=1√2[()222](2.4)其中，=0.46576，=0.17924。從充電起始SOC和充電終止SOC頻率直方圖中，我們可以清晰的發(fā)現(xiàn)，當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)SOC在50%時(shí)，大多數(shù)用戶會(huì)擔(dān)心電動(dòng)汽車(chē)使用出行的里程續(xù)航問(wèn)題，而選擇對(duì)車(chē)輛充電操作。在選擇充電的用戶中，多數(shù)用戶會(huì)將車(chē)載電池SOC充到滿電狀態(tài)，但由于NissanLeaf為保證車(chē)載電池使用周期的最大化設(shè)置了自動(dòng)充電至80%的結(jié)束命令[23]，統(tǒng)計(jì)直方圖中出現(xiàn)了較多用戶選擇充電至80%的現(xiàn)象。當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)SOC在90%以上時(shí)，用戶一般不會(huì)選擇進(jìn)行充電。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3368062