基于電動車電池組SOC估計方法的研究.pdf

1、汽車工業(yè)的發(fā)展雖然給人們的生活帶來了方便，舒適，但是燃油汽車加速了能源危機，并給環(huán)境帶來了很大污染，因此，清潔低碳的電動車取代燃油汽車將是未來的的發(fā)展趨勢。電動車由于用大量電池組作為動力源，而電池能量低，且不像燃油那樣隨時可以添加，所以電動車在行駛過程中會出現(xiàn)中途沒電，這給生產(chǎn)生活帶來了不必要的麻煩。SOC估計就是解決這個問題需要而出現(xiàn)的，電池荷電狀態(tài)SOC是電池管理系統(tǒng)中的核心部分之一。它能時刻表征電池的剩余電量，提醒駕駛者及時充電，

2、避免中途電源耗盡，所以SOC估計對電動車的行駛里程起決性作用。如何實時準(zhǔn)確的估計SOC值對電動車的發(fā)展具有重要意義。
　　本文首先介紹了電動車常用電池的種類和性能參數(shù)以及工作原理，比較了常用SOC估計方法的優(yōu)缺點;在給出了主要的電池模型的基礎(chǔ)上，分析了影響SOC估計的電池內(nèi)部因素，簡單闡述了把電池模型和算法結(jié)合的橋梁泰勒公式;針對現(xiàn)有的SOC估計方法上的不足，提出了切實可行的復(fù)合新算法—復(fù)合卡爾曼濾波法。該算法將卡爾曼濾波法收斂快

3、、在電流變化劇烈情況下具有估計準(zhǔn)確的特點和安時積分法在電流變化平穩(wěn)的情況估計準(zhǔn)確的優(yōu)勢結(jié)合起來，在電池模型Thevenin上，利用泰勒公式實現(xiàn)電池模型和算法結(jié)合的線性結(jié)構(gòu)向非線性的轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)SOC估計。研究以電動車電池組作為實驗對象，依據(jù)電動車電池組模擬工況對電池組進行放電試驗，對實驗數(shù)據(jù)進行MATLAB仿真，并與傳統(tǒng)的卡爾曼濾波法仿真結(jié)果、真實的SOC值進行比較，本文提出的復(fù)合卡爾曼濾波算法明顯優(yōu)于卡爾曼濾波法，接近真實值，對噪聲有一