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电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的估算方法研究

言理  
【摘要】:环境污染、能源危机以及能源安全等问题的日益突出,使新能源电动汽车的研究已成为全世界关注的焦点。在电动汽车的动力电池管理系统中,电池荷电状态(State of Charge,简称SOC)是均衡控制技术、快速充放电管理、长寿命和安全运行等不可或缺的参数。因此准确地估算动力电池的SOC对促进电动汽车的发展有着巨大的意义。电池的SOC与电压、电流等可通过传感器直接测得的参数不同,它只能通过其它方法间接获取。本文针对电动汽车动力电池荷电状态SOC的估算,主要研究工作如下:(1)设计一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM),动态地调整模型参数,对电池的开路电压(OCV)进行在线实时估计;通过SOC与OCV的关系确定初值,采用经典的安时积分法估算SOC;并利用OCV的偏差信息对电池SOC进行修正补偿,有效地补偿拟合误差和安时积分法产生的累计误差。仿真实验结果表明,在线LS-SVM算法能准确地逼近实际SOC值,平均相对误差为1.2793%。(2)将前馈和反馈思想引入动力电池SOC的估计中,提出一种基于CARMA模型并分别采用端电压偏差前馈和反馈补偿的SOC估算方法。考虑到电池的循环充放电以及在一定的温度范围内等条件下,1)充分考虑到电压电流的测量误差,以得到的CARMA结构的电池模型估计电池的开路电压OCV;2)与高价多项式逼近方法不同,采用BP神经网络高精度拟合OCV-SOC之间的强非线性;3)电池的OCV-SOC曲线能表现出良好的一致性,故该文采用由开路电压OCV估算电池的SOC。针对锂电池的OCV-SOC曲线存在平坦特性,使得其对OCV的测量误差进行了放大,造成基于OCV估算的SOC存在较大误差这一挑战性问题,该文重点对OCV-SOC曲线的平坦区域,分析了ΔSOC-OCV(端电压)的关系特性,采用端电压偏差分别对SOC进行前馈和反馈补偿,提高基于OCV的SOC估算方法的精度。实验数据的仿真结果表明,该算法的估算精度明显优于其它估算方法。


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