電動汽車電池管理系統(tǒng)SOC估計算法研究.pdf

1、電池荷電狀態(tài)(SOC)的估算是電動汽車電池管理系統(tǒng)中的核心問題,也是技術(shù)難點之一。準確的估計SOC不僅對提高汽車整體性能和電池壽命效率具有重要意義,還有保證安全駕駛和降低運行成本的作用。
　　本文針對磷酸鐵鋰電池SOC的估計算法進行了研究。通過對當前各種動力蓄電池SOC的估算方法進行比較和分析,選取卡爾曼濾波方法進行估算。對磷酸鐵鋰電池工作原理、結(jié)構(gòu)及特點作了簡單介紹。分析了電池的電壓特性、內(nèi)阻特性及循環(huán)特性。根據(jù)充放電倍率、溫度

2、、自放電及老化等因素對磷酸鐵鋰電池SOC估算的影響,采用了適當?shù)男拚椒ā?br>　　分析了各種常用的等效電路模型的特點,選用PNGV電路模型作為電池模型。根據(jù)SOC估算時的影響因素,分不同的SOC值和電流方向?qū)﹄姵剡M行參數(shù)辨識。根據(jù)電池充放電時的電壓響應,設(shè)計了電池模型參數(shù)的計算公式。對所得的模型參數(shù)進行最小二乘法擬合,得到各參數(shù)與SOC的關(guān)系函數(shù)。運用Matlab軟件建立仿真模型進行驗證,結(jié)果表明所選電路模型能夠準確的描述電池的動態(tài)

3、特性,具有較高的精度。
　　根據(jù)Kalman濾波器的基本原理,采用無跡Kalman濾波算法對磷酸鐵鋰電池SOC進行估算。利用安時積分法和電池模型的的計算式分別推導出濾波器的狀態(tài)方程和觀測方程。設(shè)計了基于無跡Kalman濾波算法的估算流程,在恒流脈沖放電和模擬動態(tài)工況兩種情況下進行了仿真試驗,將結(jié)果同理論值相比可知,該方法能夠糾正有誤差的初始值,并具有較快的收斂速度。
　　為了減小算法在電流變動頻繁劇烈時的估計誤差,對算法進行