【摘 要】
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在环境问题和能源危机日益严重的今天,电动汽车已经成为世界各大汽车公司研究的重点之一.电动汽车(纯电动汽车、混合动力电动汽车和燃料电池汽车)发展的关键技术之一就是电池
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在环境问题和能源危机日益严重的今天,电动汽车已经成为世界各大汽车公司研究的重点之一.电动汽车(纯电动汽车、混合动力电动汽车和燃料电池汽车)发展的关键技术之一就是电池技术.由于电池的SOC受充放电率、放电历程和温度等因素的影响,很难建立准确的数学模型.本文对动力电池组SOC进行研究,在对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上,应用了神经网络仿真模型,分别采用电流输入,电压和电压梯度输入进行了仿真,实现了对电池组SOC的估计,通过与实验对比,仿真结果与实验基本吻合,验证了该方法的正确性.本课题的研究成果可解决目前电动汽车使用过程中动力电池组SOC预测问题,有利于改善电动汽车的性能,可以解决动力电池在使用中因电池SOC不准确引起的电池过充电和过放电问题,延长电池的使用寿命.
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