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文檔簡介
1、磷酸鐵鋰(LiFePO4)蓄電池具有體積小、使用壽命長、可進行大電流放電、免維護等優(yōu)勢，已廣泛應(yīng)用于電動車、通訊工具、儲能系統(tǒng)等領(lǐng)域。目前LiFePO4電池作為純電動汽車的動力來源，最常被使用在該類場合，而作為電動汽車的核心部件，動力電池的性能對整車性能產(chǎn)生重要影響。動力電池的荷電狀態(tài)(State ofCharge，SOC)是電動汽車的重要參數(shù)之一，反映了其剩余電量的多少。由于在電動汽車在行駛過程中電池的環(huán)境溫度對電池的影響很大，進而影
2、響到了電池SOC估計的精確度。因此，高效率地管理這些蓄電池，準確預(yù)估實際運行中的電池SOC，能更有效地進行電池和整車管理，對預(yù)測電動車的剩余行駛里程以及電池組的使用和維護有著重要的意義。
論文首先介紹了LiFePO4電池在純電動汽車中的應(yīng)用背景，及其電化學(xué)原理和工作特性，分析了影響電池性能的多種因素。然后通過分析對比LiFePO4電池的常見的傳統(tǒng)電池模型，選擇本文使用的電池模型。
針對LiFePO4電池的SOC估計受
3、環(huán)境溫度影響較大這一現(xiàn)象，通過分析比對，基于Nernst電化學(xué)方程提出了一種新型的電池建模方法，將實驗數(shù)據(jù)應(yīng)用于統(tǒng)計學(xué)方法試驗設(shè)計(Design of Experiment，DOE)，通過測量較少的數(shù)據(jù)得到較為精確的電池內(nèi)阻模型，模型中的其他參數(shù)能夠用連續(xù)變化的溫度、電池不同時刻SOC進行擬合，從而實現(xiàn)整個電池模型的實時估計。
最后，介紹了擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter，EKF)算法，分析了基于改
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