【摘 要】
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动力锂电池组的SOC是整个电池管理系统的重要参数,它能直接反映汽车剩余可行驶里程,因此如何精确地去估计电池组的SOC值是至关重要的。由于电池组的各单体电池的不一致性,以
【机 构】
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合肥工业大学新能源汽车工程研究院;
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动力锂电池组的SOC是整个电池管理系统的重要参数,它能直接反映汽车剩余可行驶里程,因此如何精确地去估计电池组的SOC值是至关重要的。由于电池组的各单体电池的不一致性,以及电动汽车在行驶过程中的复杂环境,所以本文在电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin模型的基础上运用统计学的方法,对模型中的各参数进行有关温度因素的拟合,并通过模拟汽车的实际行驶环境,在不同温度下进行实验,从而得到改进的Vmin模型,并且结合双卡尔曼算法Dual EKF,实现对整个电池组的SOC估计,仿真和实验结果表明该方法对电池组SOC的估计精度有优越性。
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