電動汽車鋰電池組SOC預測研究.pdf

1、在當前全球倡導“低碳、減排”的形勢下，電動汽車以其無污染尾氣排放、新能源動力驅動備受人們的關注，我們出臺多項政策支持電動汽車產業(yè)的發(fā)展。電動汽車的電池荷電狀態(tài)(the state of charge，SOC)的準確預測是電池管理系統(tǒng)的關鍵技術，同時也是電動汽車的關鍵技術之一，對它的研究具有重要的意義。
　　 磷酸鐵鋰電池是我國采用最多的電動汽車用電池，它具有熱穩(wěn)定性好、能量比高、循環(huán)壽命長等特點，本文以磷酸鐵鋰電池為實驗對象，展

2、開對電池剩余電量準確預測的研究。首先分析了鋰電池的工作特性，包括溫度特性、充放電特性、自放電及老化特性等，并在此基礎上提出影響電池SOC的幾個主要因素，針對這些主要因素展開對電池SOC的預測。其次，通過搭建簡單的電池管理系統(tǒng)硬件平臺，能夠根據要求對單體電池和串聯電池組進行相應倍率的充放電實驗，并對預測所需的主要參數進行監(jiān)視，根據要求進行數據采集、處理和傳輸。最后，針對傳統(tǒng)SOC預測方法精度不足和操作不便等情況，著重分析了神經網絡算法，提

3、出采用BP神經網絡算法進行剩余電量計算。在Matlab軟件中構建神經網絡模型，把實驗所得的樣本數據導入模型進行訓練，訓練完成后再次驗證模型。通過驗證，該方法誤差在8％以內，預測精度滿足需求。
　　 針對溫度對SOC的影響，通過對單體電池在不同溫度下多次充放電實驗，發(fā)現溫度與電池容量之間的關系，建立溫度修正補償對模型進行修正，進一步提高了預測的精度。同樣，對電池老化做補償計算，老化對SOC的影響通過經驗數據和其他資料參考獲得。進一