【摘 要】
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随着社会的不断发展与进步,以锂离子电池为代表的储能装置成为了现阶段国内外的研究热点。在实际的工程应用中,作为纯电动汽车中的核心储能装置的锂离子电池与智能电网具有非常密切的能量互动。电池电荷估计问题则是纯电动汽车中的锂离子电池的一项核心技术难题。针对电池电荷估计问题,本文从三个层面进行了详细的研究与分析。首先,本文搭建了电池特性测试平台,并对电池模型展开了研究与分析,将二阶RC等效电路模型与分数阶微
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随着社会的不断发展与进步,以锂离子电池为代表的储能装置成为了现阶段国内外的研究热点。在实际的工程应用中,作为纯电动汽车中的核心储能装置的锂离子电池与智能电网具有非常密切的能量互动。电池电荷估计问题则是纯电动汽车中的锂离子电池的一项核心技术难题。针对电池电荷估计问题,本文从三个层面进行了详细的研究与分析。首先,本文搭建了电池特性测试平台,并对电池模型展开了研究与分析,将二阶RC等效电路模型与分数阶微积分理论结合构建了锂离子电池分数阶等效电路模型,并采用基于遗传算法的参数辨识方法验证了相较于二阶RC等效电路模型,所构建的锂离子电池分数阶等效电路具有更高的模型精度。其次,本文针对锂离子电池等效电路模型的新型参数辨识方法展开了研究与分析,为了解决基于遗传算法的参数辨识方法所存在的辨识精度不高的缺陷,提出了基于自适应遗传算法的参数辨识方法与基于蚁群算法的参数辨识方法,并通过实验验证了所提出的两种新型参数辨识方法都具有更高的参数辨识精度。最后,本文针对锂离子电池的新型电池电荷估计方法展开了研究与分析,提出将多新息理论与分数阶扩展卡尔曼滤波算法结合,构成分数阶多新息扩展卡尔曼滤波算法。通过实验验证了该算法进行电池电荷估计时的有效性与可行性。
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