基于改進型PNGV等效模型的動力電池SOC估算方法的研究.pdf

1、隨著日益枯竭化石燃料現(xiàn)狀和全球性的日益嚴峻的環(huán)境污染問題，普及和發(fā)展新能源汽車是未來發(fā)展的必然趨勢，由此電動汽車成為了未來新型城市交通的發(fā)展重點。動力電池為電動汽車提供動力來源，其性能直接影響電動汽車的續(xù)航能力，制約著電動汽車的發(fā)展。電動汽車的單次充電行駛里程和電池循環(huán)壽命都遠低于普通燃料汽車，且充電時間較長。這些問題成為制約電動汽車行業(yè)發(fā)展的瓶頸之一。突破動力電池的限制有兩個途徑，第一是發(fā)展新的電池技術和工藝，第二是在應用階段利用電池

2、管理系統(tǒng)（Battery Management System，BMS）優(yōu)化電池的充放電過程監(jiān)管，充分利用電池的能量，提高能量利用效率。本文以純電動汽車用動力鋰電池為研究對象，圍繞電池模型構建和電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)估算兩方面，對動力電池進行研究。
　　針對電池模型，建立符合實際應用的動力電池模型對電池系統(tǒng)的研究有著極大的幫助，精確的電池模型為BMS實現(xiàn)精確控制奠定了基礎。為此，本文首先介紹了鋰離子電

3、池電化學原理和基本特性，并設計實驗，通過對所選型號電池進行實驗，獲取所需數(shù)據(jù)，分析電池特性的影響因素，針對動力電池實際運行環(huán)境，建立動態(tài)PNGV模型，并引入溫度、剩余電量對模型參數(shù)進行修正，建立電池參數(shù)影響因素模型，辨識模型相關參數(shù)，并在Matlab中搭建仿真模型，驗證模型的合理性。
　　針對電池SOC估計算法，文章首先介紹了常用算法的原理和方法。在所建立電池模型的基礎上，以擴展卡爾曼濾波算法為基礎，修正添加容量補償因數(shù)的狀態(tài)方程

4、，并建立仿真模型，設計工況實驗采集數(shù)據(jù)進行驗證，證明算法的合理性。
　　本文選定國軒IFR32132圓柱形磷酸鐵鋰動力電池作為研究對象，以恒溫恒濕實驗箱和充放電柜為實驗條件，設計成組溫度、不同工況的充放電實驗，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，建立R-SOC-T數(shù)學模型、OCV(Open Circuit Voltage)-SOC模型和容量補償模型，將模型用于電池SOC估計中。驗證實驗表明，動態(tài)PNGV模型對提高SOC估計精度有明顯的積極作用，達到了預