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混合动力电动汽车锂离子电池SOC估算方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:22:44
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混合动力电动汽车锂离子电池SOC估算方法研究【摘要】:目前,混合动力电动汽车技术发展的关键问题是研制安全、高效和环境友好的动力电池。以磷酸铁锂电池为代表的先进动力电池技术取得突破性

【摘要】:目前,混合动力电动汽车技术发展的关键问题是研制安全、高效和环境友好的动力电池。以磷酸铁锂电池为代表的先进动力电池技术取得突破性进展,为电动汽车发展注入了活力。为最大限度发挥动力电池的性能并延长电池使用寿命,对电池进行良好管理至关重要,而准确地获得电池的荷电状态(SOC)已成为电池管理的重要环节。由于电池内部结构复杂,一般是通过电池端电压、放电电流、电池温度等参数间接对电池的SOC进行估算。 本文介绍磷酸铁锂电池的工作原理,对磷酸铁锂电池的电气特性和化学特性进行分析。在分析磷酸铁锂电池特性基础上,探讨电池SOC的定义及其影响因素。分析几种常用SOC估算方法的适用范围,选择采用BP神经网络用于估算电池SOC。结合SOC估算具体情况分析,设计了电池SOC估算的网络结构,以电池的电压、电流和温度为输入参数,输出参数直接设置为电池SOC,在MATLAB上对网络进行训练,经过大量试探实验确定网络中间层的节点数。使用训练好的网络对基于恒流放电实验测得的样本数据进行SOC估算,验证BP神经网络估算电池SOC的可行性,而且SOC估算的精度及适用范围都得到了较大提高。 目前,关于电池SOC估算的研究大多集中在恒流放电情形,而对变流放电状态时电池SOC的估算研究还不是很多。本文中采用模拟工况的放电循环波形,获取用于改进后网络的训练样本。优化改进后网络结构参数,在网络的输入中加入前几个时刻的电池信息,探求输入向量中最优时间点个数并讨论各时间点对SOC估算值影响权重。使用遗传算法优化BP网络的权值,重新获取改进后网络的隐含层节点数。最后,使用改进后的网络对恒流放电和变电流放电两种情况进行电池SOC估算,经对比分析,测试结果验证改进后的网络对SOC的估算要优于改进前网络。 【关键词】:磷酸铁锂 SOC BP网络 动力电池 混合动力电动汽车
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U469.72
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 课题研究背景10
  • 1.2 国内外研究现状10-15
  • 1.2.1 国内外混合动力汽车发展现状10-12
  • 1.2.2 动力电池研究现状12-13
  • 1.2.3 电池SOC估算研究现状13-15
  • 1.3 研究内容与论文结构15-18
  • 1.3.1 研究对象与目的15-16
  • 1.3.2 论文结构16-18
  • 第2章 磷酸铁锂电池特性与SOC18-34
  • 2.1 磷酸铁锂电池的结构原理18-19
  • 2.2 磷酸铁锂电池特性分析19-22
  • 2.2.1 磷酸铁锂电池的充电特性19-20
  • 2.2.2 磷酸铁锂电池的放电特性20-21
  • 2.2.3 磷酸铁锂电池的容量特性21-22
  • 2.2.4 磷酸铁锂电池的内阻特性22
  • 2.3 磷酸铁锂电池性能建模22-27
  • 2.3.1 等效电路模型23-26
  • 2.3.2 电化学机理模型26-27
  • 2.4 电池SOC定义及其影响因素27-30
  • 2.4.1 电池SOC定义27-28
  • 2.4.2 影响电池SOC估算的因素28-29
  • 2.4.3 变电流下的SOC定义29-30
  • 2.5 SOC常用估算方法30-33
  • 2.6 本章小结33-34
  • 第3章 基于神经网络的SOC估算34-54
  • 3.1 BP神经网络模型与学习算法34-40
  • 3.1.1 BP神经网络模型34-36
  • 3.1.2 BP网络的学习算法36-38
  • 3.1.3 BP学习算法的改进38-40
  • 3.1.4 Leverberg-Marquardt算法40
  • 3.2 基于BP网络的SOC估算设计40-49
  • 3.2.1 BP网络结构设计41-42
  • 3.2.2 训练样本集的准备42-44
  • 3.2.3 参考SOC的获取44-45
  • 3.2.4 样本数据归一化45-46
  • 3.2.5 BP网络训练及隐节点数确定46-49
  • 3.3 电池SOC估算验证49-53
  • 3.3.1 20℃测试样本的SOC估算验证49-50
  • 3.3.2 室温下放电实验的SOC估算验证50-53
  • 3.4 本章小结53-54
  • 第4章 时变工况下电池SOC估算网络改进54-70
  • 4.1 动力电池时变工况问题探讨54
  • 4.2 时变工况下样本数据实验54-58
  • 4.2.1 模拟工况实验测试55-57
  • 4.2.2 训练样本集57-58
  • 4.3 GA和BP网络结合优化估算模型58-65
  • 4.3.1 改进后网络结构参数优化58-60
  • 4.3.2 试凑法优化输入向量60-62
  • 4.3.3 遗传算法优化神经网络权值62-64
  • 4.3.4 改进后网络隐含层节点数设计64-65
  • 4.4 改进后网络SOC估算验证65-69
  • 4.4.1 恒流放电实验SOC估算验证66-68
  • 4.4.2 模拟工况放电实验SOC估算验证68-69
  • 4.5 本章小结69-70
  • 第5章 总结与展望70-72
  • 5.1 全文总结70-71
  • 5.2 研究展望71-72
  • 参考文献72-75
  • 致谢75


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