基于EKF的鋰離子蓄電池荷電狀態(tài)估算方法研究.pdf

1、隨著可用資源的不斷減少和環(huán)境污染的日益加劇，新能源電動汽車逐漸成為各國追求的新興綠色產(chǎn)品。電動汽車的核心關(guān)鍵技術(shù)則在于動力電池和電池管理系統(tǒng)方面，準確估算動力電池荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）對電動汽車的性能了解有著重要的意義。本課題以磷酸鐵鋰離子電池為研究對象，對鋰電池SOC的估算方法進行了研究。
　　本課題充分調(diào)研了國內(nèi)外對電池SOC估算方法的研究現(xiàn)狀及特點，初步選擇建立了戴維寧（Thevenin）等效電路

2、模型，并設(shè)計了基于擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）算法估算SOC的仿真模型。然后，通過在不同放電工況下的SOC仿真驗證，確定了估算方法及模型的可行性。為了提高電池SOC的估算精度，依據(jù)模型誤差的存在，進行了對相關(guān)參數(shù)的動態(tài)修正，實現(xiàn)了對已有算法的改進。最后，通過模擬工況下驗證結(jié)果的對比分析，結(jié)果表明：改進后的EKF算法適應(yīng)性更好、收斂性更強，能實現(xiàn)更高精度的SOC估算，且精度可控制在1.5％的誤差范