【摘 要】
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随着能源危机和环境危机愈演愈烈,各个行业都向节能环保、绿色可持续方向发展,汽车也由传统燃油汽车向新能源汽车转型,其中电动汽车发展最快,已经成为新能源汽车销量主力。动力电池是电动汽车能源供给中心,电池精确的荷电状态估计（State of Charge,SOC）是电动汽车长时间安全运行的保障。基于电动汽车中电池SOC估计的精度需求,本文以锂电池单体为研究对象,对锂电池模型和SOC估计算法进行研究。本文
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随着能源危机和环境危机愈演愈烈,各个行业都向节能环保、绿色可持续方向发展,汽车也由传统燃油汽车向新能源汽车转型,其中电动汽车发展最快,已经成为新能源汽车销量主力。动力电池是电动汽车能源供给中心,电池精确的荷电状态估计（State of Charge,SOC）是电动汽车长时间安全运行的保障。基于电动汽车中电池SOC估计的精度需求,本文以锂电池单体为研究对象,对锂电池模型和SOC估计算法进行研究。本文首先针对SOC估计设计了电池性能测试方案,基于测试数据分析锂电池的输出特性,为改进电池模型和SOC估计算法研究奠定基础。在锂电池建模方面,考虑温度对电池模型的影响,在Thevenin模型基础上对模型参数和模型结构做出调整,提出温度补偿模型来实现温度自适应,扩大模型的温度适用范围,提高电池模型精度,最后通过仿真验证了模型的正确性。在SOC估计算法方面,分析了经典扩展卡尔曼滤波算法在SOC估计中的应用,然后针对算法中噪声处理方式,介绍了传统的基于移动窗口的自适应扩展卡尔曼滤波算法,认为该算法中窗口大小固定,噪声自适应效果有待加强,因此本文讨论了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法,即将T-S模糊算法引入噪声自适应协方差匹配算法中,通过自适应因子来调节窗口以便获取更准确的噪声信息,进而调整卡尔曼增益,加快算法收敛速度,提高算法精度。最后将温度补偿模型与上述三种算法结合,通过仿真对比三种算法的SOC估计精度。本文以提高电池SOC估计精度为目标,对电池模型和SOC估计算法两方面进行改进。最后通过MATLAB仿真平台结合测试数据进行验证分析,表明改进后的温度补偿模型结合改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法具有良好的温度适应性并且能有效提高SOC估计精度。
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