【摘 要】
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锂离子电池在电动汽车动力电池领域广泛应用,因其优异的性能,在电池管理系统中,电池模型建立和状态估计起到至关重要作用。在电池管理系统开发过程中,精度高的模型和荷电状态（State of Charge,SOC）估计是电池系统仿真建模、需求分析以及充放电控制策略等方面的重要支撑。本文对电池单体、并联型电池系统的建模及荷电状态估计方法等方面进行研究,论文的主要工作如下:（1）以镍钴铝酸锂电池作为主要研究对
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锂离子电池在电动汽车动力电池领域广泛应用,因其优异的性能,在电池管理系统中,电池模型建立和状态估计起到至关重要作用。在电池管理系统开发过程中,精度高的模型和荷电状态（State of Charge,SOC）估计是电池系统仿真建模、需求分析以及充放电控制策略等方面的重要支撑。本文对电池单体、并联型电池系统的建模及荷电状态估计方法等方面进行研究,论文的主要工作如下:（1）以镍钴铝酸锂电池作为主要研究对象,对其工作原理、电池性能参数等方面进行介绍,分析了电池系统电池不一致性的原因及其机理。（2）通过基于二阶指数拟合的参数辨识,建立了基于二阶RC电路的电池单体等效电路模型,并结合并联电路特性,搭建了并联型电池系统等效电路模型,以获取并联型电池系统SOC基值,通过仿真结果与实验数据对比分析,验证了电池单体及电池系统模型的准确性。（3）针对并联型电池系统在实际运行过程中各支路电流不一致的问题,构建了考虑并联型电池系统支路电流不一致性的基于BP神经网络的SOC校准器,提出基于BP-EKF的并联型电池系统SOC估计算法:将SOC校准器得到的SOC补偿值ΔSOCC与扩展卡尔曼滤波法得到的预测基值SOCE进行叠加,得到校准后的电池系统SOC,通过仿真实验结果对比分析表明,所提出的算法在恒流放电、脉冲放电和动态工况下均具有良好的SOC估算效果,证明了该方法的有效性。
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