电动车辆锂离子动力电池的soc预测方法研究

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1、硕士学位论文电动车辆锂离子动力电池的SOC预测方法研究胡三丽指导老师韩峻峰郭毅锋专业名称控制理论与控制工程学科门类工学论文提交日期2015年5月23日分类号密级公开UDC学校代码10594硕士学位论文题目电动车辆锂离子动力电池的SOC预测方法研究英文题目ResearchonPredictionMethodsfortheSOCofLi-ionPowerBatteryofElectricVehicle姓名胡三丽专业名称控制理论与控制工程学科门类工学指导老师韩峻峰郭毅锋论文提交日期2015.05.23论文答辩日期2

2、015.05.30答辩委员会主席李春贵论文评阅人刘胜永刘电霆张群英广西科技大学硕士学位论文摘要摘要为了准确的对车辆锂离子动力电池在载车运行时的SOC(SOC，StateofCharge)进行预测，文中以磷酸铁锂电池为研究对象，选取电压、电流、内阻等影响因素，对其电压特性、内阻特性和容量特性进行详细分析；搭建电池等效电路仿真模型，对模型进行参数辨识和精度验证，最后对磷酸铁锂电池SOC的预测方法进行重点研究。针对动力电池SOC的变化在工况环境下具有非线性和随机波动的特点，采用EKF预测模型对动力电池SOC值进行预

3、测。基于ADVISOR整车仿真软件中UDDS工况，将运行的电流数据作为EKF预测模型的输入电流，对SOC初始值的不断预测-修正，最终预测动力电池的SOC。对比工况下的真实SOC曲线表明，预测的平均误差为0.033，但是明显看出EKF预测误差呈线性递增趋势。Markov预测模型的对象是一个随机变化的动态系统，状态间转移概率反映了各个随机因素之间的相互影响程度，能够对误差进行矫正。文中对EKF预测方法会导致累积误差随时间线性递增的缺点进行改进，即将Markov预测模型和EKF进行结合，采用EKF-Markov方法

4、对车辆锂离子动力电池进行预测：首先采用EKF预测模型获取SOC预测初始值，然后利用Markov方法对预测误差进行状态划分，计算状态转移矩阵，采用EKF-Markov方法再次进行预测。设计基于UDDS工况的实验方案来获取动力电池SOC数据样本，对比分析改进前后结果表明，EKF-Markov方法预测平均误差为0.0072，相较EKF预测方法绝对误差降低了78.18%，能够对动力电池未来某一时刻SOC做出精确的预测。在实际应用中，可以通过此方法较准确地对动力电池SOC未来状态进行预测，为提前判断距离下一次电池需要充

5、电的时间提供准确的参考信息。本文重点对对磷酸铁锂电池的SOC预测算法进行研究，对EKF预测算法进行改进，有效的降低了预测误差，一方面有助于人们在实际应用中做出合理科学的决策，另一方面对待建或已建的BMS(BMS，BatteryManagementSystem)管理系统具有重要意义。关键词：SOC；电池模型；EKF；EKF-MarkovI广西科技大学硕士学位论文AbstractAbstractInordertoaccuratelypredictthestateofcharge(SOC)oflithium-ion

6、batteriesinvehiclewhichisrunning,thispapertakesthelithiumironphosphatebatteryastheresearchobject.Consideringvoltagedata,currentandinternalresistanceastheinfluencefactor,thepaperanalyzesthecharacteristicofandvoltage,internalresistanceandcapacityindetail.Equi

7、valentcircuitsimulationmodelofbatteryisbuilt,besides,parameteridentificationandprecisionverificationforthemodelarepresented.Lastly,thepaperfocusesontheresearchofSOCpredictionoflithiumironphosphatebattery.Accordingtononlinearcharacteristicandrandomfluctuatio

8、nsofthechangeofpowerbatterySOCinworkingcondition,thepredictionmodelofextendedkalmanfilter(EKF)isusedforthepredictionofpowerbatterySOC.BasedontheworkingconditionofUDDSinvehiclesimulationsoftwarewhichisc