【摘 要】
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动力电池技术是影响电动汽车性能及其市场化的关键,而电池管理技术又是保证动力电池系统安全、长寿命使用的重要保障。其主要功能之一即为实现对动力电池荷电/功率/能量/健康等状态的准确估测和监控。其中,动力电池的荷电状态（State of Charge,SOC）是整车能量管理、功率控制和剩余续驶里程的重要参考依据。由于车辆行驶工况的复杂性和多变性,SOC的准确估计是个难点,一直以来都是动力电池技术研究的热
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动力电池技术是影响电动汽车性能及其市场化的关键,而电池管理技术又是保证动力电池系统安全、长寿命使用的重要保障。其主要功能之一即为实现对动力电池荷电/功率/能量/健康等状态的准确估测和监控。其中,动力电池的荷电状态（State of Charge,SOC）是整车能量管理、功率控制和剩余续驶里程的重要参考依据。由于车辆行驶工况的复杂性和多变性,SOC的准确估计是个难点,一直以来都是动力电池技术研究的热点之一。本论文重点研究动力电池单体和电池组的SOC估算问题,主要包括以下方面:（1）电池SOC估计与容量特性分析。重点分析与研究了电池SOC的估计方法和容量特性。针对于不同的温度和充放电倍率,进行了电池各个工况的实际可用总容量试验,为下文SOC的估计奠定了基础。（2）动力电池建模与模型参数辨识。对比分析了不同等效电路模型（Equivalent Circuit Models,ECMs）的构成及其优缺点,综合考虑对电池建立了2阶RC电路模型,以便拟合电池特性。对于电池参数的辨识方面,针对不同SOC条件下的参数值,分别进行离线参数辨识和在线参数辨识,并对辨识结果加以比较验证。（3）单体电池SOC估计。通过扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）实现对动力电池单体的SOC估算。基于已经实现的时变参数辨识,对单体电池进行了定工况和变工况的放电试验,以便对真实工作的电池估计其SOC。估计结果验证了扩展卡尔曼滤波在电池SOC估算方面有较好的适用性与准确性。（4）动力电池组SOC估计。针对于动力电池组,分别进行了融合模型建模以及简化模型建模,搭建了电池组的SOC估计模型并具有良好效果。同时本论文基于电池单体,对串联电池组的SOC值进行了重新的定义,可以为大型电池组提供状态估算方面的参考。综合以上试验、仿真,验证了本论文所建立的SOC估算模型在定温度、定电流的静态工况条件以及变温度、变电流的动态工况条件下,都具较好的适用性和收敛性,并且SOC估算的精度也较高。
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