電動汽車鋰電池SOC估算研究.pdf

1、隨著世界石油危機(jī)和空氣污染的嚴(yán)重，新能源環(huán)保型電動汽車(EV, ElectricVehicle)的研究開發(fā)受到了世界各地政府和企業(yè)的重視，且逐漸成為汽車行業(yè)的主要發(fā)展趨勢。動力蓄電池組是電動汽車的能量提供者，其各項(xiàng)狀態(tài)參數(shù)不僅是衡量電池性能的主要指標(biāo)，更是推動電動汽車穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵因素。電動汽車電池管理系統(tǒng)(Battery Management System，BMS)作為動力蓄電池的能量控制管理者，肩負(fù)著實(shí)時(shí)監(jiān)測和優(yōu)化整個車載電池各項(xiàng)參

2、數(shù)的任務(wù)。電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)的準(zhǔn)確估算是BMS的核心內(nèi)容之一，SOC值同時(shí)也是整車控制策略的重要判斷依據(jù)。本文以磷酸鐵鋰電池為研究對象，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)SOC估算。
　　首先，本文介紹了電動汽車的開發(fā)背景、發(fā)展趨勢和車載電池的性能要求，通過分析了磷酸鐵鋰電池的工作原理和特性，總結(jié)出電池SOC估算的難點(diǎn)。從電池SOC定義和電動汽車現(xiàn)實(shí)運(yùn)行工況出發(fā)，比較主要的電池SOC估算算法，采用電池聯(lián)

3、合模型，提出一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波法的SOC估算策略，并在實(shí)驗(yàn)室條件下采集實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行MATLAB仿真驗(yàn)證。該方法避免了常用安時(shí)計(jì)量法中因積分而存在的長期誤差累積的弊端，以安時(shí)計(jì)量法的表達(dá)式作為擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的狀態(tài)方程，將其優(yōu)點(diǎn)和擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的長處相結(jié)合，進(jìn)一步提高了估算精度。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法所估算的電池SOC值與實(shí)測值基本保持一致，能夠較為準(zhǔn)確的估算電動汽車電池SOC，具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)