【摘 要】
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随着可用资源的不断减少和环境污染的日益加剧,新能源电动汽车逐渐成为各国追求的新兴绿色产品。电动汽车的核心关键技术则在于动力电池和电池管理系统方面,准确估算动力电池
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随着可用资源的不断减少和环境污染的日益加剧,新能源电动汽车逐渐成为各国追求的新兴绿色产品。电动汽车的核心关键技术则在于动力电池和电池管理系统方面,准确估算动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)对电动汽车的性能了解有着重要的意义。本课题以磷酸铁锂离子电池为研究对象,对锂电池SOC的估算方法进行了研究。本课题充分调研了国内外对电池SOC估算方法的研究现状及特点,初步选择建立了戴维宁(Thevenin)等效电路模型,并设计了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法估算SOC的仿真模型。然后,通过在不同放电工况下的SOC仿真验证,确定了估算方法及模型的可行性。为了提高电池SOC的估算精度,依据模型误差的存在,进行了对相关参数的动态修正,实现了对已有算法的改进。最后,通过模拟工况下验证结果的对比分析,结果表明:改进后的EKF算法适应性更好、收敛性更强,能实现更高精度的SOC估算,且精度可控制在1.5%的误差范围内。
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