【摘要】：電動(dòng)汽車因其具有節(jié)能、高效、安全等特征,已經(jīng)成為建立低碳社會(huì)智慧城市的主要交通工具之一,是當(dāng)前新能源汽車重要發(fā)展方向和學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)。由于目前包括鋰離子電池在內(nèi)的動(dòng)力電池功率密度仍然較低,環(huán)境適應(yīng)性也相對(duì)較差等,單純以電池作為能量存儲(chǔ)的電動(dòng)汽車還面臨許多挑戰(zhàn),包括充電時(shí)間長(zhǎng)和循環(huán)壽命短等。近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的超級(jí)電容不僅功率密度高、充放電快,而且循環(huán)壽命也遠(yuǎn)超動(dòng)力電池,具有與電池極好的互補(bǔ)特性。因此將超級(jí)電容作為輔助能量單元與動(dòng)力電池構(gòu)成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的復(fù)合電源系統(tǒng),可以大大地提高電動(dòng)汽車動(dòng)力電源系統(tǒng)的性能。本文從復(fù)合電源的參數(shù)優(yōu)化、能量狀態(tài)估計(jì)和能量管理三個(gè)方面,針對(duì)目前國(guó)內(nèi)外研究中存在的不足,展開(kāi)了深入的研究。在容量?jī)?yōu)化設(shè)計(jì)方面,超級(jí)電容容量是影響復(fù)合電源系統(tǒng)性能和成本的關(guān)鍵因數(shù)之一,對(duì)其進(jìn)行合理優(yōu)化不但可以提高系統(tǒng)性能,還能有效地降低系統(tǒng)成本。然而從目前的研究來(lái)看,絕大多數(shù)工作都是針對(duì)電池容量的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行展開(kāi),很少有文獻(xiàn)對(duì)超級(jí)電容的容量?jī)?yōu)化問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)討論。本文提出對(duì)超級(jí)電容的容量進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)優(yōu)化方法進(jìn)行了詳細(xì)描述。以動(dòng)力電池壽命和超級(jí)電容容量成本加權(quán)最小為優(yōu)化目標(biāo),采用兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)工況數(shù)據(jù)用以描述車輛對(duì)電源系統(tǒng)的功率需求,建立了系統(tǒng)性能分析和超級(jí)電容容量?jī)?yōu)化方法。優(yōu)化結(jié)果表明在保證性能的同時(shí),可以有效地降低電源系統(tǒng)的成本。在能量狀態(tài)估計(jì)方面,針對(duì)由于傳感器測(cè)量信息的不完備性導(dǎo)致的隨機(jī)噪聲不能滿足高斯分布,致使能量狀態(tài)估計(jì)的卡爾曼濾波方法(包括卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、無(wú)跡卡爾曼濾波等)不再適用這一問(wèn)題,本文提出了一種以粒子濾波和無(wú)跡卡爾曼濾波為基礎(chǔ)的能量狀態(tài)估計(jì)新方法。該方法通過(guò)對(duì)狀態(tài)粒子進(jìn)行重要性采樣來(lái)逼近系統(tǒng)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度函數(shù),然后利用無(wú)跡卡爾曼濾波對(duì)采樣后的狀態(tài)粒子進(jìn)行觀測(cè)更新以獲得最新?tīng)顟B(tài)。在動(dòng)力電池模型參數(shù)準(zhǔn)確和擾動(dòng)兩種情況下進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明即使隨機(jī)噪聲不能滿足高斯分布,該方法仍然可以獲得高的估計(jì)精度和好的魯棒性。在能量管理方面,車輛的工況信息可以為復(fù)合電源的能量管理與優(yōu)化提供有效的依據(jù)。然而目前文獻(xiàn)關(guān)于工況的研究?jī)H僅集中于車輛的速度和加速度信息,缺乏對(duì)工況的驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行研究。本文提出了一種基于模式識(shí)別的能量管理策略,根據(jù)車輛的速度特征對(duì)工況的驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行了劃分,以此為基礎(chǔ)建立了模式識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后對(duì)工況特征參數(shù)和滾動(dòng)時(shí)間窗長(zhǎng)度進(jìn)行了優(yōu)化,并利用特征參數(shù)的工況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證�？紤]到超級(jí)電容與動(dòng)力電池不同的電學(xué)特性,本文利用小波變換算法對(duì)車輛每一種驅(qū)動(dòng)模式下的功率需求進(jìn)行分解,并將得到的高頻功率需求分配給超級(jí)電容,低頻功率需求分配給動(dòng)力電池。仿真結(jié)果表明通過(guò)對(duì)工況的驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行識(shí)別可以更加有效地提高電源系統(tǒng)的能量效率,延長(zhǎng)動(dòng)力電池的使用壽命。近些年來(lái),隨著全球定位系統(tǒng)與車載數(shù)字地圖在汽車上的應(yīng)用,使得基于位置信息的功率需求預(yù)測(cè)成為了可能。然而目前文獻(xiàn)所建立的預(yù)測(cè)能量管理策略卻完全忽略了系統(tǒng)和環(huán)境的不確定性因素對(duì)功率需求預(yù)測(cè)精度的影響。本文將誤差作為隨機(jī)變量引入到預(yù)測(cè)能量管理中,提出了一種考慮功率需求預(yù)測(cè)隨機(jī)性的能量管理策略。建立了復(fù)合電源的壽命和能量成本模型,基于該模型系統(tǒng)地研究了由誤差的隨機(jī)性引起的功率需求波動(dòng)對(duì)復(fù)合電源成本的影響。為了優(yōu)化復(fù)合電源的壽命和能量成本,提出了功率需求預(yù)測(cè)的隨機(jī)優(yōu)化方法。仿真結(jié)果表明本文提出的策略能夠有效地降低電源系統(tǒng)的壽命和能量成本。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U469.72

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本文編號(hào)：2401439