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新能源电动汽车产业是我国十大新兴产业之一,电动汽车的开发和应用能有效地缓解全球能源危机、抑制环境恶化,是我国实施“环境保护”的主要途径。但近年,电动汽车产业受阻、电池技术发展缓慢,其主要原因是电动汽车动力电池的研发遇到了新的难题,阻碍电动汽车动力电池开发的关键问题有电池的能量密度、循环使用寿命和电池荷电状态(state of charge,SOC)的估算。本文针对电池荷电状态估算问题,依托校企合作项目的支持,对于如何建立精确的电池模型、设计合理的SOC估算策略和实现离线仿真与在线预测等问题展开如下工作:(1)解析三元锂电池充放电测试原始数据,导入excel中。对表中异常数据进行剔除、不完整数据进行补充、同种数据进行归类,最后得到新的电池参数信息表,为后续电池模型参数的辨识及模型精度的验证、复合估算策略的离线仿真和在线预测做好准备。利用数据处理软件将电池参数数据生成多幅与电池SOC相关的图片,并从图中分析出电池SOC估算异常的影响因素。(2)考虑到电池模型精度要求、外环境电流漂移及噪声干扰和影响电池SOC估算的因素,建立以电流、SOC和温度为输入的电化学噪声模型。采用含遗忘因子递推最小二乘法,导入电池参数信息表中的相应数据,辨识出了电池模型中的未知参数。通过不同工况及多个温度点的三元锂电池和磷酸铁锂电池的试验数据验证本文电池模型的精度,其仿真结果表明电化学噪声模型能较好地适应实验所用的锂电池。(3)考虑到电池是一个复杂的、时变的非线性系统,安时积分和开路电压组合的传统估算方法存在缺陷,难以准确估算出电池荷电状态,因此本文在传统估算方法的基础上添加粒子滤波算法复合使用。为使SOC估算值更精确,提出将电池容量、压差、温差等影响电池SOC估算的因素在复合算法中进行相应修正补偿。通过三个时段的放电数据将复合算法和传统估算方法进行离线仿真验证,对比结果发现复合算法的估算精度优于传统估算方法。(4)通过MATLAB/simulink模块里搭建复合算法仿真预测模型,针对不同工况和不同放电倍率完成了三元锂电池SOC的在线仿真预测,其结果都表明复合估算策略在不同工况下的预测误差都小于5%,证明复合算法具有较好的适用性和较高的估算精度。