純電動汽車動力電池SOC與續(xù)駛里程估算研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、能源可持續(xù)開發(fā)和應(yīng)用已成為一個重大課題,電動汽車技術(shù)是能源可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略,世界各國對電動汽車的開發(fā)和利用投入更多的精力。電池技術(shù)是電動汽車核心技術(shù)之一,荷電狀態(tài)(State Of Charge,SOC)估算又是電池技術(shù)的重要組成,續(xù)駛里程計算基于SOC準確估算基礎(chǔ)上,兩者對電動汽車的行駛都有重要意義。
　　本文對純電動汽車(Battery Electric Vehicles,BEV)動力電池SOC估算和續(xù)駛里程的估算進行研究

2、。首先通過實驗對磷酸鐵鋰(LiFePO4)電池的特性進行分析和闡述,并建立了電池等效電路模型。利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)( Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)對電池SOC估算研究,分別建立兩輸入和三輸入ANFIS模型,結(jié)合實驗數(shù)據(jù)采用混合算法對模型進行學習,結(jié)果表明ANFIS能精確估算SOC值,且三輸入ANFIS模型精度得到改善。
　　然后對純電動汽車的續(xù)駛里程進行估算,將ANF

3、IS模型估算的SOC用于續(xù)駛里程的計算中。在Matlab/Simulink中建立的整車模型進行續(xù)駛里程仿真,并將計算值和實際值進行比較,誤差在5％以下。
　　最后采用主成分分析和模糊聚類相結(jié)合的行駛工況識別方法進行純電動汽車剩余續(xù)駛里程估算研究。選取20個具有代表性的循環(huán)工況數(shù)據(jù)進行劃分得到215個工況片段,并選用12個特征參數(shù)對其進行主成分分析、模糊C聚類分析和行駛工況識別。利用整車模型進行工況識別、整車能量消耗和剩余的續(xù)駛里程

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