面向纯电动汽车仿真的动力电池建模与SOC估计算法研究
发布时间：2021-06-16 16:44
近年来,环境污染与能源危机问题日益突出,世界各国汽车行业都在加紧对新能源汽车相关关键技术的研发,其中有关纯电动汽车的技术是最受关注的研究方向之一。电池管理系统（BMS）是纯电动汽车的核心组成部分,通过对电池能量的监测及有效控制,在保证行车安全的同时,可以最大限度的提升电动汽车单次充电的续航里程。在BMS相关技术研究中,如何建立能够准确反映电池特性的电池模型,提高电池荷电状态（SOC）的估算精度一直是重点与难点。本文以磷酸铁锂电池为研究对象,基于对其特性的分析提出了一种改进的等效电路电池模型;在考虑SOC估算精度相关影响因素的基础上,对扩展卡尔曼滤波算法（EKF）进行改进,提高了电池SOC的估算精度。主要内容包括:1、磷酸铁锂电池特性分析。对磷酸铁锂电池的内部结构、工作原理、相关性能参数及充放/电基本特性等进行了分析,重点分析了电池在充放电过程中滞回电压和电压回弹现象产生的电化学机理。2、动力电池建模。对常见电池模型进行了分析,主要针对磷酸铁锂电池电动势特性及超电势特性提出了一种改进的等效电路模型,在Matlab/Simulink软件中搭建了电池模型,并通过实验数据进行了模型参数辨识。3...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
BMS的基本功能
1 绪论，形成改进 EKF 算法，并通过实验数据确件中搭建仿真模型。及试验验证。对本课题组所搭建的电动汽绍其原理、参数及加载方式。通过三种常 UDDS 工况和中国典型城市工况，进行本的仿真与试验对比验证。与展望。对本文的研究进行总结，并对有下：
电池正极材料为磷酸铁锂(4LiFePO )，负极材料为石循环，主要是利用锂离子(+Li )能够在正负极材料中。磷酸铁锂电池充/放的电化学反应如下：：-4 1-x 4LiFePO Li FePO +xLi+xe充电放电：-x 66C+xLi+xe Li C充电放电4 1-x 4 x 6LiFePO +6C Li FePO +Li C充电放电的基本结构如图 2.1 所示[65]，左边橄榄石结构的 连接到电池的外表正极；中间是聚合物的隔膜，一，起到把电池正负极材料隔开的作用，在充放电反通过，但电子(-e )不能通过；右边是由石墨材料组成的的外表负极；电池的上下端之间充满着电解质，一液，主要作用是提供锂离子，整个电池由金属外壳包裹
【参考文献】：
期刊论文
[1]以新能源汽车为例探讨燃料电池的研究现状及发展前景[J]. 敖翔. 现代工业经济和信息化. 2018(15)
[2]AGV动力电源综述[J]. 诸佳航,崔文峰,郑谋锦,万二平,傅博宇. 电源技术. 2018(09)
[3]基于改进安时积分法的锂电池SOC估算与仿真[J]. 杨亭亭,曾洁,周琳凯,张育华. 变频器世界. 2018(06)
[4]自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计[J]. 谢永东,何志刚,陈栋,周洪剑. 北京交通大学学报. 2018(02)
[5]基于改进安时积分法估计锂离子电池组SOC[J]. 杨文荣,朱赛飞,陈阳,朱佳斌,薛力升. 电源技术. 2018(02)
[6]中国新能源汽车产业发展战略及路径研究[J]. 袁博. 区域经济评论. 2017(06)
[7]基于改进PNGV模型的动力锂电池SOC精确估计[J]. 邓磊,李小谦,吴浩伟,姚川,汪晓峰. 电源技术. 2017(10)
[8]新能源车发展倍受重视 消费环境得以改善 2016年汽车行业出台的政策概览[J]. 孙秀洁,韩慧媛. 汽车与配件. 2017(06)
[9]电动汽车电池模块结构优化设计[J]. 逯彦红,段国林. 机械设计. 2016(11)
[10]改进卡尔曼滤波的融合型锂离子电池SOC估计方法[J]. 赵天意,彭喜元,彭宇,刘大同. 仪器仪表学报. 2016(07)
博士论文
[1]基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究[D]. 熊瑞.北京理工大学 2014
硕士论文
[1]燃料电池汽车驱动系统的新型调制策略研究[D]. 潘宇.哈尔滨工业大学 2018
[2]氢燃料电池汽车发展策略研究[D]. 徐希曦.北京邮电大学 2017
[3]基于改进型PNGV等效模型的动力电池SOC估算方法的研究[D]. 孙张驰.合肥工业大学 2017
[4]电动汽车用磷酸铁锂电池动态特性建模与仿真研究[D]. 张智群.长安大学 2016
[5]锂离子动力电池电化学建模与仿真[D]. 应振华.吉林大学 2015
[6]磷酸铁锂动力电池性能仿真及均衡技术研究[D]. 李凡.武汉理工大学 2014
[7]锂离子动力电池新建项目风险管理与研究[D]. 衣思平.山东大学 2012
[8]电动汽车用磷酸铁锂电池建模及剩余电量估计[D]. 刘吉良.燕山大学 2012
[9]电动汽车用磷酸铁锂电池建模与SOC估算研究[D]. 朱雅俊.合肥工业大学 2012
本文编号：3233427
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
BMS的基本功能
1 绪论，形成改进 EKF 算法，并通过实验数据确件中搭建仿真模型。及试验验证。对本课题组所搭建的电动汽绍其原理、参数及加载方式。通过三种常 UDDS 工况和中国典型城市工况，进行本的仿真与试验对比验证。与展望。对本文的研究进行总结，并对有下：
电池正极材料为磷酸铁锂(4LiFePO )，负极材料为石循环，主要是利用锂离子(+Li )能够在正负极材料中。磷酸铁锂电池充/放的电化学反应如下：：-4 1-x 4LiFePO Li FePO +xLi+xe充电放电：-x 66C+xLi+xe Li C充电放电4 1-x 4 x 6LiFePO +6C Li FePO +Li C充电放电的基本结构如图 2.1 所示[65]，左边橄榄石结构的 连接到电池的外表正极；中间是聚合物的隔膜，一，起到把电池正负极材料隔开的作用，在充放电反通过，但电子(-e )不能通过；右边是由石墨材料组成的的外表负极；电池的上下端之间充满着电解质，一液，主要作用是提供锂离子，整个电池由金属外壳包裹
【参考文献】：
期刊论文
[1]以新能源汽车为例探讨燃料电池的研究现状及发展前景[J]. 敖翔. 现代工业经济和信息化. 2018(15)
[2]AGV动力电源综述[J]. 诸佳航,崔文峰,郑谋锦,万二平,傅博宇. 电源技术. 2018(09)
[3]基于改进安时积分法的锂电池SOC估算与仿真[J]. 杨亭亭,曾洁,周琳凯,张育华. 变频器世界. 2018(06)
[4]自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计[J]. 谢永东,何志刚,陈栋,周洪剑. 北京交通大学学报. 2018(02)
[5]基于改进安时积分法估计锂离子电池组SOC[J]. 杨文荣,朱赛飞,陈阳,朱佳斌,薛力升. 电源技术. 2018(02)
[6]中国新能源汽车产业发展战略及路径研究[J]. 袁博. 区域经济评论. 2017(06)
[7]基于改进PNGV模型的动力锂电池SOC精确估计[J]. 邓磊,李小谦,吴浩伟,姚川,汪晓峰. 电源技术. 2017(10)
[8]新能源车发展倍受重视 消费环境得以改善 2016年汽车行业出台的政策概览[J]. 孙秀洁,韩慧媛. 汽车与配件. 2017(06)
[9]电动汽车电池模块结构优化设计[J]. 逯彦红,段国林. 机械设计. 2016(11)
[10]改进卡尔曼滤波的融合型锂离子电池SOC估计方法[J]. 赵天意,彭喜元,彭宇,刘大同. 仪器仪表学报. 2016(07)
博士论文
[1]基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究[D]. 熊瑞.北京理工大学 2014
硕士论文
[1]燃料电池汽车驱动系统的新型调制策略研究[D]. 潘宇.哈尔滨工业大学 2018
[2]氢燃料电池汽车发展策略研究[D]. 徐希曦.北京邮电大学 2017
[3]基于改进型PNGV等效模型的动力电池SOC估算方法的研究[D]. 孙张驰.合肥工业大学 2017
[4]电动汽车用磷酸铁锂电池动态特性建模与仿真研究[D]. 张智群.长安大学 2016
[5]锂离子动力电池电化学建模与仿真[D]. 应振华.吉林大学 2015
[6]磷酸铁锂动力电池性能仿真及均衡技术研究[D]. 李凡.武汉理工大学 2014
[7]锂离子动力电池新建项目风险管理与研究[D]. 衣思平.山东大学 2012
[8]电动汽车用磷酸铁锂电池建模及剩余电量估计[D]. 刘吉良.燕山大学 2012
[9]电动汽车用磷酸铁锂电池建模与SOC估算研究[D]. 朱雅俊.合肥工业大学 2012
本文编号：3233427
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