電動(dòng)汽車動(dòng)力電池荷電狀態(tài)估計(jì)及均衡技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，我國(guó)的電動(dòng)汽車工業(yè)發(fā)展迅速，作為電動(dòng)汽車的三大核心技術(shù)之一的電池管理技術(shù)也成為研究的熱點(diǎn)。本文主要對(duì)電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)(Battery Management System，BMS)中荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）估計(jì)及主動(dòng)均衡控制技術(shù)進(jìn)行研究。首先采用基于雙卡爾曼濾波(Dual Extended Kalman Filter，DEKF)算法的SOC估計(jì)方法，以此提高動(dòng)力電池荷電狀態(tài)估計(jì)的精度，防止過(guò)充過(guò)放對(duì)電

2、池組造成損害?；诜醇な阶儔浩鞴ぷ髟碓O(shè)計(jì)了主動(dòng)均衡拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和均衡控制策略，保證電池組內(nèi)各電池模組保持較好的一致性，延長(zhǎng)車輛的續(xù)駛里程和電池的使用壽命，充分發(fā)揮電池的性能。具體工作概括如下:
　　(1)動(dòng)力電池基本特性分析。首先對(duì)本文的研究對(duì)象鋰離子電池的工作原理及其電壓特性、內(nèi)阻特性和容量特性等基本特性進(jìn)行了分析，為下文的SOC估計(jì)和均衡控制技術(shù)的研究提供了參考依據(jù)。
　　(2)動(dòng)力電池等效電路建模及電池參數(shù)辨識(shí)。在對(duì)比分

3、析動(dòng)力電池建模方法的基礎(chǔ)上，搭建了電池的2階RC等效電路模型。分別采用離線辨識(shí)和在線辨識(shí)的方法對(duì)電池在不同荷電狀態(tài)下的參數(shù)值進(jìn)行了辨識(shí)，最后通過(guò)模型仿真證明了參數(shù)在線辨識(shí)的準(zhǔn)確性。為后續(xù)SOC估計(jì)算法的精度驗(yàn)證和均衡控制效果的驗(yàn)證提供了控制對(duì)象及仿真平臺(tái)。
　　(3)動(dòng)力電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法研究。本文針對(duì)傳統(tǒng)的安時(shí)積分法(Ah)中誤差累加和擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)算法中參數(shù)在線辨識(shí)困難