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文檔簡(jiǎn)介
1、SOC(State Of Charge)是電池管理系統(tǒng)(BMS)中提供最優(yōu)性能和安全的重要參數(shù),是其容量的直接反映,既可為駕駛員提供續(xù)航里程信息,又可為電池組管理和維護(hù)提供依據(jù)。因此精確的SOC估算對(duì)提高電池的能量利用效率以及防止電池過(guò)度充電/過(guò)度放電是必不可少的。
為了響應(yīng)國(guó)家新能源汽車(chē)發(fā)展政策,中國(guó)大學(xué)生方程式汽車(chē)大賽(Formula SAE, FSAE)純電動(dòng)賽車(chē)比賽應(yīng)運(yùn)而生。大賽工況惡劣,由于比賽規(guī)則的限制,需要賽車(chē)具
2、有很高的安全性和可靠性,在這種情況下賽車(chē)動(dòng)力電池的SOC估算就顯得尤為重要。
本文以安靠公司所提供的2000mA的18650型磷酸鐵鋰電池為研究對(duì)象,詳細(xì)介紹了磷酸鐵鋰電池的工作原理及參數(shù),對(duì)電池的開(kāi)路電壓特性進(jìn)行了分析,建立了戴維南模型,采用指數(shù)擬合的方法對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。在MATLAB/Simulink軟件中實(shí)現(xiàn)電池模型并對(duì)模型進(jìn)行脈沖及自定義充放電工況下的仿真。仿真結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合較好,驗(yàn)證了電池模型及參數(shù)辨識(shí)的
3、準(zhǔn)確性。
在對(duì)常用的SOC(State of Charge)估算方法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,選用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法作為本文SOC估算方法。由于卡爾曼濾波所得到的電池的SOC估算值只會(huì)收斂于當(dāng)前所建立的電池模型,這對(duì)模型精確度的要求很高。因此將Ah-EKF與電池模型相結(jié)合,選定各主要變量及模型的具體形式,在算法遞推作用下進(jìn)行SOC估算。在MATLAB/Simulink軟件中對(duì)兩種估算算法進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明A
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