电动汽车动力电池荷电状态（SOC）的估算方法研究

发布时间：2017-08-12 23:27

  本文关键词：电动汽车动力电池荷电状态（SOC）的估算方法研究

  更多相关文章： 电动汽车 动力电池 荷电状态 在线LS-SVM CARMA模型 前馈-反馈补偿

【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。
【关键词】：电动汽车 动力电池 荷电状态 在线LS-SVM CARMA模型 前馈-反馈补偿
【学位授予单位】：桂林电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912;U469.72
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-16
• §1.1 电动汽车发展概况9-11
• §1.2 课题研究背景及意义11-12
• §1.3 课题国内外的研究现状12-13
• §1.3.1 动力电池的国内外研究现状12-13
• §1.3.2 动力电池SOC估算的研究现状13
• §1.4 课题来源和动力电池13-15
• §1.5 课题主要研究内容15-16
• 第二章 现有SOC估算方法综述16-22
• §2.1 SOC的经典定义16
• §2.2 SOC估算方法16-21
• §2.2.1 放电法16-17
• §2.2.2 安时法17-18
• §2.2.3 内阻法18
• §2.2.4 开路电压法18
• §2.2.5 线性模型法18-19
• §2.2.6 负载电压法19
• §2.2.7 模糊控制算法19
• §2.2.8 神经网络法19-20
• §2.2.9 卡尔曼滤波法20-21
• §2.2.10 粒子滤波算法21
• §2.3 本章小结21-22
• 第三章 动力电池模型选择22-27
• §3.1 动力电池模型的概述22-25
• §3.1.1 电化学模型22-23
• §3.1.2 神经网络模型23
• §3.1.3 交流阻抗模型23-24
• §3.1.4 等效电路模型24-25
• §3.2 电池模型选择25-26
• §3.3 本章小结26-27
• 第四章 基于在线LS-SVM的动力电池SOC估算方法研究27-41
• §4.1 动力电池建模及参数辨识27-28
• §4.1.1 参数开路电压Uoc的辨识27-28
• §4.1.2 建立Uoc-SOC的关系28
• §4.2 基于在线LS-SVM的电池SOC估算28-32
• §4.2.1 建立在线LS-SVM模型28-31
• §4.2.2 动力电池SOC估算31
• §4.2.3 动力电池SOC修正与误差补偿31-32
• §4.3 实验与仿真结果32-40
• §4.3.1 电池实验平台32
• §4.3.2 工况实验32-36
• §4.3.3 仿真结果36-40
• §4.4 本章小结40-41
• 第五章 基于CARMA模型与前馈-反馈补偿的动力电池SOC估算方法研究41-58
• §5.1 动力电池CARMA结构的电池模型建模及参数辨识41-43
• §5.1.1 CARMA结构的电池模型41-42
• §5.1.2 CARMA结构的电池模型参数辨识42-43
• §5.2 BP神经网络拟合OCV-SOC关系43-44
• §5.3 基于端电压偏差补偿的SOC估算44-47
• §5.3.1 锂电池SOC-OCV关系分析44-45
• §5.3.2 基于端电压偏差补偿的SOC估算45-46
• §5.3.3 端电压偏差前馈补偿46
• §5.3.4 端电压偏差前馈-反馈补偿46-47
• §5.4 实验和仿真结果47-57
• §5.4.1 基于ARMA结构的电池模型和CARMA结构的电池模型的SOC估算结果分析48-50
• §5.4.2 OCV-SOC映射关系的多项式拟合和BP神经网络拟合分析50-54
• §5.4.3 基于OCV的SOC估算与带有前馈补偿的SOC估算结果分析54-55
• §5.4.4 基于前馈补偿和前馈-反馈补偿的SOC估算结果分析55-57
• §5.5 本章小结57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• §6.1 研究工作总结58-59
• §6.2 工作展望59-60
• 参考文献60-68
• 致谢68-69
• 作者在读研期间已发表论文69

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