電動汽車鋰電池SOC估算研究.pdf

1、隨著世界石油危機和空氣污染的嚴重，新能源環(huán)保型電動汽車(EV, ElectricVehicle)的研究開發(fā)受到了世界各地政府和企業(yè)的重視，且逐漸成為汽車行業(yè)的主要發(fā)展趨勢。動力蓄電池組是電動汽車的能量提供者，其各項狀態(tài)參數(shù)不僅是衡量電池性能的主要指標，更是推動電動汽車穩(wěn)健發(fā)展的關鍵因素。電動汽車電池管理系統(tǒng)(Battery Management System，BMS)作為動力蓄電池的能量控制管理者，肩負著實時監(jiān)測和優(yōu)化整個車載電池各項參

2、數(shù)的任務。電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)的準確估算是BMS的核心內(nèi)容之一，SOC值同時也是整車控制策略的重要判斷依據(jù)。本文以磷酸鐵鋰電池為研究對象，采用擴展卡爾曼濾波算法實現(xiàn)SOC估算。
　　首先，本文介紹了電動汽車的開發(fā)背景、發(fā)展趨勢和車載電池的性能要求，通過分析了磷酸鐵鋰電池的工作原理和特性，總結出電池SOC估算的難點。從電池SOC定義和電動汽車現(xiàn)實運行工況出發(fā)，比較主要的電池SOC估算算法，采用電池聯(lián)

3、合模型，提出一種基于擴展卡爾曼濾波法的SOC估算策略，并在實驗室條件下采集實測數(shù)據(jù)進行MATLAB仿真驗證。該方法避免了常用安時計量法中因積分而存在的長期誤差累積的弊端，以安時計量法的表達式作為擴展卡爾曼濾波算法的狀態(tài)方程，將其優(yōu)點和擴展卡爾曼濾波算法的長處相結合，進一步提高了估算精度。
　　實驗結果表明，本文采用擴展卡爾曼濾波算法所估算的電池SOC值與實測值基本保持一致，能夠較為準確的估算電動汽車電池SOC，具有較強的實際應用價