基于ADVISOR運行模型的鋰電池SOC算法研究.pdf

1、從進入20世紀以來，人們越來越關注能源的消耗和環(huán)境污染的治理等問題，在此形式下，世界各國的主要汽車生產(chǎn)商都高度重視新型能源汽車，尤其是純電動汽車的發(fā)展。電動汽車的主要能量是有動力電池提供的，那么合理使用動力電池的剩余電量關系到整車的性能好壞，可見準確的估算電池的荷電狀態(tài)(State ofCharge，SOC)是電動汽車發(fā)展領域的重點和難點之一。
　　在論文開始時，首先介紹了鋰電池的發(fā)展以及一些基本理論，同時介紹了現(xiàn)在發(fā)展比較成熟的

2、電池SOC估算方法，并且確定使用中心差分卡爾曼濾波法(CDKF，Central Difference Kalman Filter)來估算電池SOC。研究現(xiàn)有的鋰電池特性，總結使用卡爾曼濾波一類方法時等效電路模型的結構和優(yōu)缺點，建立了Thevenin等效電路模型并進行改進。隨后進行開路電壓特性實驗以及特性電壓脈沖實驗等來為Matlab電池模型提供數(shù)據(jù)支持，同時采用數(shù)據(jù)擬合的方法，確定各個模擬數(shù)據(jù)的準確性。
　　隨后介紹了擴展卡爾曼濾

3、波算法(EKF，Extended Kalman Filter)的估算過程，分析中心差分卡爾曼濾波算法的原理和算法實現(xiàn)過程，針對CDKF在算法以及實際運用中誤差影響的問題進行了簡單的優(yōu)化，得到擴展卡爾曼濾波算法和中心差分卡爾曼濾波算法中的系統(tǒng)狀態(tài)、觀測方程和推導的各矩陣式。結合前面實驗得到的電池仿真模型，通過Matlab/Simulink搭建擴展卡爾曼濾波器和中心差分卡爾曼濾波器來對估算電池的SOC。
　　在論文的最終階段，通過仿真