基于汽車(chē)未來(lái)工況預(yù)測(cè)的電池剩余能量估算研究
發(fā)布時(shí)間:2021-05-21 22:13
目前我國(guó)的汽車(chē)工業(yè)飛速發(fā)展,并且由于能源危機(jī)以及環(huán)保等相關(guān)問(wèn)題,使得電動(dòng)汽車(chē)相關(guān)技術(shù)成為目前汽車(chē)行業(yè)研究的熱門(mén)。但續(xù)航里程的不足是制約電動(dòng)車(chē)發(fā)展的最核心問(wèn)題。因?yàn)殡妱?dòng)車(chē)的能量狀態(tài)(State-of-energe,SOE)無(wú)法直接測(cè)量,受影響的因素又太多,所以使得電動(dòng)車(chē)?yán)m(xù)航里程估計(jì)不夠準(zhǔn)確。給乘客帶來(lái)的里程焦慮使得電動(dòng)車(chē)?yán)m(xù)航里程進(jìn)一步縮短。因此準(zhǔn)確的估計(jì)電動(dòng)車(chē)的剩余能量狀態(tài)有助于電動(dòng)汽車(chē)事業(yè)的發(fā)展。本文提出一種基于未來(lái)汽車(chē)工況預(yù)測(cè)的電池剩余能量估算方法FPEPM(Future power Predictive Energy Prediction Method)。基于某公司商用三元聚合物鋰離子電池,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與參數(shù)辨識(shí)后,對(duì)未來(lái)功率進(jìn)行了預(yù)測(cè),然后對(duì)以上提出來(lái)的方法進(jìn)行建模與仿真驗(yàn)證。本文主要工作如下:首先,考慮到電芯物理荷電狀態(tài)(State-of-charge,SOC)在各種工況下變動(dòng)較大,所以定義一種新的SOCT作為實(shí)驗(yàn)與仿真計(jì)算的SOC估計(jì)基礎(chǔ),并比較各種模型的優(yōu)缺點(diǎn),選擇等效電路模型作為計(jì)算基礎(chǔ)。然后對(duì)溫度與SOC影響下的各電池參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí),形成標(biāo)定曲線。在此...
【文章來(lái)源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景與選題意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
1.2.1 動(dòng)力電池研究現(xiàn)狀
1.2.2 電池模型與電池SOC估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 未來(lái)工況與電池剩余能量估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究的主要內(nèi)容
第2章 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的SOC估算方法
2.1 SOC定義及影響電池SOC估算的主要因素
2.2 電池模型的建立
2.2.1 電池的選用
2.2.2 等效電路模型的理論與選擇
2.3 等效電路模型離線參數(shù)辨識(shí)
2.3.1 開(kāi)路電壓OCV辨識(shí)
2.3.2 電池內(nèi)阻R_0和極化參數(shù)R_P、C_P的辨識(shí)
2.3.3 RC參數(shù)辨識(shí)結(jié)果及分析
2.4 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的電芯SOC估算
2.4.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
2.4.2 基于Thevenin模型的EKF估算SOC設(shè)計(jì)及分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 面向?qū)嵻?chē)應(yīng)用的汽車(chē)未來(lái)工況預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用
3.1 未來(lái)工況的定義
3.2 未來(lái)功率的預(yù)測(cè)算法
3.2.1 汽車(chē)瞬時(shí)功率計(jì)算
3.2.2 汽車(chē)本次行程內(nèi)以及歷史總行程功率計(jì)算
3.2.3 未來(lái)功率的計(jì)算
3.3 FUDS工況下未來(lái)功率的仿真與分析
3.4 未來(lái)電流的計(jì)算
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于未來(lái)功率的電池剩余能量預(yù)測(cè)方法研究
4.1 電池剩余能量放電的分析
4.2 基于未來(lái)功率與參數(shù)變化預(yù)測(cè)的電池剩余能量預(yù)測(cè)方法
4.2.1 電池剩余能量預(yù)測(cè)過(guò)程特點(diǎn)
4.2.2 電池剩余能量預(yù)測(cè)過(guò)程方法與結(jié)構(gòu)
4.3 電池截止點(diǎn)的計(jì)算
4.4 基于復(fù)合辛普森公式的電池剩余能量離散積分
4.5 本章小結(jié)
第5章 模型建立與動(dòng)態(tài)工況仿真分析
5.1 電芯剩余能量預(yù)測(cè)模型的建立
5.1.1 未來(lái)SOC序列預(yù)測(cè)計(jì)算模型
5.1.2 未來(lái)端電壓序列預(yù)測(cè)計(jì)算模型
5.1.3 未來(lái)電池剩余能量預(yù)測(cè)計(jì)算模型
5.2 動(dòng)態(tài)工況下的電芯剩余能量預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證
5.2.1 常溫FUDS動(dòng)態(tài)工況下的電池剩余能量預(yù)測(cè)效果
5.2.2 低溫FUDS動(dòng)態(tài)工況下的電池剩余能量預(yù)測(cè)效果
5.3 電池組剩余能量估計(jì)方法
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
論文工作總結(jié)
展望與建議
參考文獻(xiàn)
附錄A (攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)
致謝
本文編號(hào):3200466
【文章來(lái)源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景與選題意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
1.2.1 動(dòng)力電池研究現(xiàn)狀
1.2.2 電池模型與電池SOC估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 未來(lái)工況與電池剩余能量估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究的主要內(nèi)容
第2章 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的SOC估算方法
2.1 SOC定義及影響電池SOC估算的主要因素
2.2 電池模型的建立
2.2.1 電池的選用
2.2.2 等效電路模型的理論與選擇
2.3 等效電路模型離線參數(shù)辨識(shí)
2.3.1 開(kāi)路電壓OCV辨識(shí)
2.3.2 電池內(nèi)阻R_0和極化參數(shù)R_P、C_P的辨識(shí)
2.3.3 RC參數(shù)辨識(shí)結(jié)果及分析
2.4 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的電芯SOC估算
2.4.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器
2.4.2 基于Thevenin模型的EKF估算SOC設(shè)計(jì)及分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 面向?qū)嵻?chē)應(yīng)用的汽車(chē)未來(lái)工況預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用
3.1 未來(lái)工況的定義
3.2 未來(lái)功率的預(yù)測(cè)算法
3.2.1 汽車(chē)瞬時(shí)功率計(jì)算
3.2.2 汽車(chē)本次行程內(nèi)以及歷史總行程功率計(jì)算
3.2.3 未來(lái)功率的計(jì)算
3.3 FUDS工況下未來(lái)功率的仿真與分析
3.4 未來(lái)電流的計(jì)算
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于未來(lái)功率的電池剩余能量預(yù)測(cè)方法研究
4.1 電池剩余能量放電的分析
4.2 基于未來(lái)功率與參數(shù)變化預(yù)測(cè)的電池剩余能量預(yù)測(cè)方法
4.2.1 電池剩余能量預(yù)測(cè)過(guò)程特點(diǎn)
4.2.2 電池剩余能量預(yù)測(cè)過(guò)程方法與結(jié)構(gòu)
4.3 電池截止點(diǎn)的計(jì)算
4.4 基于復(fù)合辛普森公式的電池剩余能量離散積分
4.5 本章小結(jié)
第5章 模型建立與動(dòng)態(tài)工況仿真分析
5.1 電芯剩余能量預(yù)測(cè)模型的建立
5.1.1 未來(lái)SOC序列預(yù)測(cè)計(jì)算模型
5.1.2 未來(lái)端電壓序列預(yù)測(cè)計(jì)算模型
5.1.3 未來(lái)電池剩余能量預(yù)測(cè)計(jì)算模型
5.2 動(dòng)態(tài)工況下的電芯剩余能量預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證
5.2.1 常溫FUDS動(dòng)態(tài)工況下的電池剩余能量預(yù)測(cè)效果
5.2.2 低溫FUDS動(dòng)態(tài)工況下的電池剩余能量預(yù)測(cè)效果
5.3 電池組剩余能量估計(jì)方法
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
論文工作總結(jié)
展望與建議
參考文獻(xiàn)
附錄A (攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)
致謝
本文編號(hào):3200466
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