基于可变温度模型的锂电池SOC估计方法
动力电池的荷电状态(state-of-charge,SOC)是电动汽车的重要参数之一,而准确的电池模型是提高SOC估算精度的前提.温度对电池相关参数的影响是目前研究的热点,然而现有的电池模型难以适应连续变化的温度环境,且测试工作量大.基于Nernst电化学方程,提出了一种新型的电池建模方法,运用统计学原理,通过测量较少的数据得到较为精确的电池模型,相关参数能够用包括连续变化的温度等多因素进行拟合.通过在不同温度环境下模拟电动汽车实际工况,对锂电池进行放电实验,通过试验设计的方法建立电池模型,结合扩展卡尔曼滤波算法实现对锂电池SOC的动态估计,仿真和实验结果验证了所提方法的优越性.
动力锂电池、荷电状态、Nernst模型、试验设计、扩展卡尔曼滤波
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TM315(电机)
安徽省国际合作项目1303063010;国家自然科学基金青年基金项目61603120;国家自然科学基金青年基金项目51607052
2017-12-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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