【摘要】：近年來(lái),為落實(shí)國(guó)家對(duì)節(jié)能減排的要求,國(guó)家和地方財(cái)政紛紛出臺(tái)了新能源汽車(chē)的優(yōu)惠補(bǔ)貼措施,新能源汽車(chē)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。動(dòng)力電池作為新能源汽車(chē)的核心部件和主要?jiǎng)恿?lái)源,對(duì)其進(jìn)行合理而完善的監(jiān)控管理是十分重要的。功率狀態(tài)(State of Power,SOP)是在一定時(shí)間間隔內(nèi),動(dòng)力電池所能釋放或吸收的最大功率,可評(píng)估動(dòng)力電池最大充、放電能力,其準(zhǔn)確估計(jì)是實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)功率分配,最大程度利用電池能量的基礎(chǔ)。電池的能量狀態(tài)(State of Energy,SOE)表征電池的剩余能量,便于進(jìn)行續(xù)航里程的估計(jì)及能量?jī)?yōu)化管理。動(dòng)力電池SOP和SOE是電池管理系統(tǒng)中重要參數(shù),所以需要準(zhǔn)確評(píng)估鋰電池的SOP和SOE。動(dòng)力電池是復(fù)雜的非線性時(shí)變系統(tǒng),不同電流下,其容量、電壓、內(nèi)阻都會(huì)發(fā)生改變。本文以鋰離子電池的SOP和SOE準(zhǔn)確估計(jì)為核心,主要做了以下工作:本文對(duì)動(dòng)力電池中的18650型鋰電池進(jìn)行了恒溫下不同倍率的充放電實(shí)驗(yàn),通過(guò)采集的電流電壓數(shù)據(jù)分析充放電流對(duì)電池的容量、內(nèi)阻及極化特性的影響,結(jié)果表明了電池參數(shù)隨充放電倍率變化較為明顯。因此本文基于電池的極化現(xiàn)象、倍率特性和對(duì)經(jīng)典模型的分析,建立模型參數(shù)時(shí)變的電池動(dòng)態(tài)極化模型。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)辨識(shí)模型參數(shù),擬合出模型參數(shù)與電流的函數(shù)關(guān)系,在動(dòng)態(tài)工況下驗(yàn)證模型的精度。將所建立的電池動(dòng)態(tài)極化模型與不考慮模型參數(shù)動(dòng)態(tài)時(shí)變的經(jīng)典模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明在動(dòng)態(tài)工況下的改進(jìn)的電池動(dòng)態(tài)極化模型具有較高精度。提出基于粒子濾波的電池SOE估計(jì)方法。由于電池處于復(fù)雜工況中,電池模型存在非線性,為了減少噪聲帶來(lái)的不確定性對(duì)SOE結(jié)果的影響,采用粒子濾波(Particle Filter,PF)的方法,即基于蒙特卡洛理論,用概率對(duì)SOE進(jìn)行估計(jì)。為進(jìn)一步提高SOE估計(jì)的精度,采用雙粒子濾波(Dual Particle Filter,DPF)對(duì)SOC和SOE進(jìn)行聯(lián)合估計(jì),用荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)估計(jì)結(jié)果對(duì)SOE的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行修正。在動(dòng)態(tài)工況下對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明聯(lián)合估計(jì)下的SOE估計(jì)具有更高的精度。提出了基于多約束的動(dòng)態(tài)SOP估計(jì)方法。為滿足電動(dòng)汽車(chē)加速爬坡及制動(dòng)能量回收的需要、避免電池過(guò)充過(guò)放及使用安全,分析電池工作過(guò)程中SOP的限制因素。采用迭代法分別計(jì)算電池在充放電截止電壓、SOC約束下的峰值電流。結(jié)合電池的設(shè)計(jì)電流的限制,估計(jì)電池電壓,計(jì)算SOE的限制下的峰值功率,最終獲得電池的SOP。根據(jù)電池在電流、電壓、SOC下的峰值電流及多約束的峰值功率分析動(dòng)態(tài)工況下各限制條件的作用方式,并分析持續(xù)時(shí)間對(duì)SOP的影響。在恒功率放電下驗(yàn)證SOP估計(jì)的準(zhǔn)確性,結(jié)果表明基于多約束的SOP估計(jì)方法可以用于動(dòng)態(tài)工況下電池充放電能力的估計(jì)。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TM912
【圖文】：

有量50％以上[2]。圖1.1為中國(guó)2012-2017年中國(guó)新能源汽車(chē)銷(xiāo)售量及增長(zhǎng)率。在基礎(chǔ)設(shè)施方面，國(guó)家住建部和交通部在政策上給與了支持，截止2017年底，我國(guó)共有公用充電樁21.39萬(wàn)個(gè)，全年新增公共類(lèi)充電樁7.3萬(wàn)個(gè)，增長(zhǎng)率達(dá)51%。此外，除了公共充電樁外，目前隨車(chē)配建的私人充電樁超過(guò)2.3萬(wàn)個(gè)[3]。隨著國(guó)家扶持政策的持續(xù)落實(shí)、市場(chǎng)的擴(kuò)大以及基礎(chǔ)設(shè)備的不斷完善，未來(lái)新能源汽車(chē)有望逐步取代傳統(tǒng)燃油汽車(chē)成為市場(chǎng)的主流[4]。圖 1.1 中國(guó) 2012-2017 年中國(guó)新能源汽車(chē)銷(xiāo)售量及增長(zhǎng)率[2]與此同時(shí)

合理更換電池是非常吸收或釋放的總電量和總能量及電池內(nèi)部反應(yīng)速率。高充放部反應(yīng)加劇。并且高充放電倍電池的功率要求較高，需要電動(dòng)能量回收的需要。電池在大能進(jìn)行研究，以保證電池的安析及建模臺(tái)使用 18650 電池，其額定容量.75V，實(shí)物如圖 2.2 所示。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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2 林成濤;仇斌;陳全世;;電流輸入電動(dòng)汽車(chē)電池等效電路模型的比較[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2005年12期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前7條

1 汪玉潔;動(dòng)力鋰電池的建模、狀態(tài)估計(jì)及管理策略研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2017年

2 裴磊;基于平衡電壓的電動(dòng)汽車(chē)鋰離子電池狀態(tài)估計(jì)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

3 歐陽(yáng)劍;電動(dòng)汽車(chē)用鋰離子動(dòng)力電池SOC估算和SOF評(píng)估的研究[D];華南理工大學(xué);2016年

4 韓雪冰;車(chē)用鋰離子電池機(jī)理模型與狀態(tài)估計(jì)研究[D];清華大學(xué);2014年

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 孫延帥;基于荷電狀態(tài)估計(jì)的電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池組均衡控制研究[D];吉林大學(xué);2017年

2 李炳思;溫度依賴的電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池建模及SOC估計(jì)方法研究[D];吉林大學(xué);2017年

3 周秀文;電動(dòng)汽車(chē)鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)及壽命預(yù)測(cè)方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

4 殷明月;鋰離子動(dòng)力電池電化學(xué)建模與仿真研究[D];吉林大學(xué);2016年

5 盧佳翔;電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池能量狀態(tài)估算方法研究[D];山東理工大學(xué);2015年

6 劉希聞;電動(dòng)汽車(chē)鋰離子電池模型仿真與SOH研究[D];吉林大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2784024