【摘 要】
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近年来,随着全球环境污染的日益加剧以及化石燃料资源的日益枯竭,大力发展清洁能源成为未来发展的必要趋势。电动汽车作为清洁环保的典型代表,一直以低排放和低消耗备受全世
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近年来,随着全球环境污染的日益加剧以及化石燃料资源的日益枯竭,大力发展清洁能源成为未来发展的必要趋势。电动汽车作为清洁环保的典型代表,一直以低排放和低消耗备受全世界的青睐。锂电池作为电动汽车的主要动力来源,这些年来成为了研究的热点。动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC),直接反映电池剩余容量的多少,是电动汽车的重要参数之一,其直接影响电动汽车的安全控制与可续行里程的评估。故SOC的准确估计对实现电池电量的有效管理和续航里程的准确预估、避免电池过充和过放具有重要意义。本文首先介绍了锂电池的结构原理和工作特性,突出了磷酸铁锂电池在应用中的优越性,为后续模拟工况的进行提供了可靠的实验对象。然后介绍了现阶段主要的SOC估计算法,通过分析对比确定了后续估计SOC时所用的算法。针对电池模型,建立精确的动力电池模型对电池系统的研究有着极大的帮助,精确的电池模型为电池管理系统(Battery Management System,BMS)实现精确控制奠定了基础。为此,本文介绍了常用的锂电池模型,并在此基础上选择了电化学模型中的组合模型。该模型很好的解决了模型复杂、参数较多的问题。但是该模型在设计时并未考虑温度对具体模型参数的影响,因此本文在该模型的基础上考虑温度补偿,提高锂电池电化学模型的精确度。针对电池SOC估计算法,文章首先介绍了常用算法的原理和方法。在所建立电池模型的基础上,并结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法实现对锂电池SOC的动态估计。在不同环境温度下模拟电动汽车实际工况对锂电池进行放电试验,并比较未经温度补偿的SOC算法与补偿后的SOC算法精度。研究结果表明,所提出的方法适用于不同温度的锂电池,能实现较为精确的估计。本文选定国轩IFR32132圆柱形磷酸铁锂动力电池作为研究对象,以恒温恒湿实验箱和充放电柜为实验条件,设计成组温度、不同工况的充放电实验,根据实验数据,建立相关的温度补偿模型,将模型用于电池SOC估计中。验证实验表明,温度补偿模型对提高SOC估计精度有明显的积极作用,达到了预期目的。
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