纯电动汽车锂电池剩余电量管理技术研究

【摘要】：随着世界范围环境污染和能源短缺问题的日益加剧，纯电动汽车作为一种有限能量电源驱动的绿色环保车型，逐渐成为各国汽车制造厂商研究和开发的热点。磷酸铁锂电池以其寿命超长、性价比高、使用安全、可快速充电及绿色环保等优势逐渐成为纯电动汽车动力电池的最佳选择之一。对锂离子电池组荷电状态的准确预测，是电池管理系统中要解决的重要问题。本文的研究内容来源于国家“863”计划课题，主要研究动力锂离子电池组剩余电量的预测方法。其中，荷电状态（Stateof Charge, SOC）描述的是电池剩余电量的数量。 本文着重分析了电动汽车、特别是纯电动汽车(Pure electric vehicles, PEV)整车和电池管理系统存在的主要问题。从磷酸铁锂动力电池的电化学特性出发，以实验室静态环境充、放电数据作为依据，研究了动力锂离子电池组剩余电量精确预测的影响因素，并对当前时刻电池的荷电状态进行了定义。 借鉴国产某型纯电动汽车技术参数和指标要求，对60Ah磷酸铁锂电池的充、放电数据进行实验室静态实测。采用ADVISOR汽车仿真软件建立了整车Simulink仿真模型,在国内外8种典型路况进行组合的条件下，获取了锂离子电池组放电时的电压、电流、温度，并利用安时累积法确定了抗误差累积条件下的SOC值。 在此基础上，针对传统剩余电量预测方法准确度、智能预测方面存在的不足，设计了一种遗传-支持向量回归算法(GA-SVR)的智能算法。利用欧洲轻型汽车测试路况NEDC和日本Prius汽车测试路况1015，分别对单一的SVR算法和GA-SVR组合算法进行了仿真，并对均方误差MSE、相关系数R等参数进行了对比分析，均满足MSE≤0.3%，R≥90%的要求，为整车剩余电量的智能预测奠定了理论基础。 研究搭建了以MSP430作为主控芯片的的锂离子电池管理系统平台，进行了实验室直流电机台架试验采集数据，并对混合算法的可行性和通用性进行了验证。研究表明，GA-SVR算法在电池组SOC预测方面具有准确度高、鲁棒性强等优点。 【关键词】：纯电动汽车 锂离子电池组 剩余电量 预测 GA-SVR算法
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-23
• 1.1 研究的背景和意义12-13
• 1.2 电动汽车的国内外发展现状13-18
• 1.2.1 国外电动汽车的发展13-16
• 1.2.2 国内电动汽车的发展16-18
• 1.3 纯电动汽车发展的意义和前景展望18-19
• 1.3.1 纯电动汽车产业发展的意义18-19
• 1.3.2 纯电动汽车产业发展的前景展望19
• 1.4 能量管理系统的研究意义与现状19-22
• 1.4.1 目前的车载电池管理技术19-21
• 1.4.2 能量管理策略的研究意义21-22
• 1.5 本论文研究的主要内容22-23
• 第2章 纯电动汽车动力锂离子电池 SOC 预测23-35
• 2.1 动力锂离子电池的发展现状及前景23-24
• 2.2 动力锂离子电池原理、特性分析24-27
• 2.2.1 锂离子电池的工作原理24-25
• 2.2.2 锂离子电池的正极材料25-27
• 2.3 磷酸铁锂动力电池性能分析27-31
• 2.3.1 磷酸铁锂电池的性能指标27-28
• 2.3.2 磷酸铁锂电池的充、放电试验28-31
• 2.4 SOC 的定义及影响因素31-34
• 2.4.1 基于电池外特性检测的 SOC 预测方法31-32
• 2.4.2 基于智能估算的 SOC 预测方法32-34
• 2.5 本文 SOC 的定义及影响因素34
• 2.6 本章小结34-35
• 第3章 基于 ADVISOR 的锂离子电池组 SOC 仿真35-49
• 3.1 整车动力传动系统的基本结构35-36
• 3.2 国产某型纯电动汽车整车参数、性能指标36
• 3.3 电动机、传动系统及电池组参数匹配设计36-39
• 3.3.1 电动机参数匹配设计36-38
• 3.3.2 电池组参数匹配设计38-39
• 3.4 基于 ADVISOR 的纯电动汽车仿真39-47
• 3.4.1 仿真软件 ADVISOR 概述39-40
• 3.4.2 ADVISOR 的仿真步骤40-42
• 3.4.3 纯电动汽车仿真模型的建立42-45
• 3.4.4 纯电动汽车典型行驶路况分析45-47
• 3.5 纯电动汽车整车 SOC 预测仿真47-48
• 3.5.1 基于混合路况的整车 SOC 预测仿真47
• 3.5.2 基于单典型路况的整车 SOC 预测仿真47-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第4章 锂离子电池组 SOC 预测49-60
• 4.1 支持向量回归算法49-53
• 4.1.1 支持向量机算法简述49
• 4.1.2 支持向量回归算法的原理49-53
• 4.2 磷酸铁锂电池 SOC 预测53-55
• 4.3 基于 GA-SVR 算法的锂离子电池 SOC 预测55-59
• 4.3.1 GA 算法概述55
• 4.3.2 GA-SVR 算法55-57
• 4.3.3 仿真实验及分析57-59
• 4.4 本章小结59-60
• 第5章 电池 SOC 管理系统的实现60-72
• 5.1 电池管理系统总体方案设计60-63
• 5.2 检测系统硬件设计63-68
• 5.2.1 锂离子电池单体电压检测单元63-65
• 5.2.2 电池组温度检测单元65-66
• 5.2.3 电池组总电压、总电流检测单元66-68
• 5.3 检测系统软件设计68-69
• 5.3.1 单体电压、电池包温度检测程序设计68
• 5.3.2 电池组总电流检测程序设计68-69
• 5.4 锂离子电池 SOC 管理系统性能测试69-71
• 5.4.1 实验方案69-71
• 5.4.2 锂离子电池组 SOC 预测结果分析71
• 5.5 本章小结71-72
• 结论与展望72-73
• 参考文献73-77
• 攻读学位期间发表的论文及所取得的科研成果77-78
• 致谢78-79

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