摘 要

石油作为世界第一大能源，人类社会的众多领域都离不开石油，其中汽车行业对石油的依赖和需求都极为凸显。然而，日益严重的环境问题和能源危机让我们不得不寻求更清洁的能源替代石油，电动汽车产业应运而生。电池是电动汽车的核心部件，制约着电动汽车技术的突破，准确估计电池的剩余电量（SOC）具有重要的意义。本文以镍钴锰酸锂电池为研究对象，对SOC进行估算的研究工作。

综合考量各种锂电池的等效模型，本文最终确立了以Thevenin等效模型进行研究。方法上，采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF），建立相关的方程，实现对电池SOC的在线估计。仿真软件本文选择了Simulink，通过建立仿真模型，导入不同工况下的工作数据对整个估算精度进行检验，结果显示估算具有极好的收敛速度和很高的精度水平。

关键词：SOC；等效模型；扩展卡尔曼滤波

Abstract

As the world's largest energy source, oil, which is indispensable in many fields of human society, especially in the car industry. Nevertheless, environmental problems have become serious and triggered energy crisis. In this circumstance, we have to find cleaner energy to replace oil, thus the electric vehicle industry came into being. Battery is one of the core components of electric vehicle, and it is also the key to restrict the technological breakthrough of electric vehicle. It is significant to estimate the residual power of battery (SOC) accurately.

In this paper, we focus on the research of SOC estimation of LiNiMnCoO2 battery. Starting from the equivalent model of lithium battery, this paper establishes Thevenin equivalent model for research. In the estimation method, EKF algorithm is used to establish the state equation and observation equation of lithium battery and estimate SOC online. In this paper, Simulink is selected as the simulation software. By establishing the simulation model and importing the working data, the accuracy of the whole estimation is tested. The results show that the estimation has high accuracy and excellent convergence rate.

Key words: SOC; equivalent model; extended Kalman filter

目录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景和意义 1

1.2影响SOC的因素 2

1.3研究发展现状 2

1.4论文研究内容、目标及方法 3

1.5论文组织结构 3

1.6本章小结 3

第2章 锂电池Thevenin等效模型 4

2.1常见的等效模型 4

2.2Thevenin等效模型 5

2.3Thevenin等效模型参数辨识 5

2.3.1 HPPC特性实验 5

2.3.2模型参数辨识 6

2.3.3参数汇总 10

2.4Thevenin电池模型Simulink建模及验证 11

2.4.1恒流放电工况 12

2.4.2UDDS动态工况 13

2.4.3仿真结果分析 14

2.5本章小结 14

第3章 卡尔曼滤波原理 15

3.1卡尔曼滤波器原理 15

3.2线性卡尔曼滤波器 15

3.3扩展卡尔曼滤波器 16

3.4本章小结 18

第4章 基于扩展卡尔曼算法的SOC估算 19

4.1系统方程的建立 19

4.2基于Thevenin模型EKF的参数计算 19

4.3基于扩展卡尔曼的SOC估算模型的建立与验证 21

4.3.1Simulink模型 21

4.3.2恒流放电工况 22

4.3.3UDDS动态工况 23

4.4本章小结 25

第5章 总结与展望 26

5.1工作总结 26

5.2工作展望 26

参考文献 27

附录A 28

致谢 30

绪论

1.1研究背景和意义

如今，我们对资源的需求量不断上涨，能源问题和环境问题愈见凸显。为此，我们迫切地需要发展使用清洁高效的新能源来解决当下对传统能源的过度依赖的问题，同时也能减轻对环境的污染，更加绿色低碳。汽车产业是与大众息息相关的高能源消耗产业，与传统的燃油汽车消耗的石油相比，电能的来源十分广泛。我们可以看到使用可再生能源发电比例在逐年上升，这使得发电的污染进一步得到了降低，电能获取变得更加清洁环保。因此，电动汽车产业的发展和壮大无疑就顺应了时代的潮流。一方面，高校、科研院所与企业深度合作科研项目。另一方面，国家政府正在大力扶持推动电动汽车产业项目做大做强，不仅对相关企业予以政策税收福利，为企业减负，刺激企业的研发生产积极性，也对普通消费者购买新能源汽车也出台了一系列优惠补贴文件。一次性补贴、免息贷款、免费上牌等等政策红利的效果已经彰显，越来越多的人在购车时会优先考虑新能源汽车。在中国的很多地方，尤其是特大城市，道路上随处可以见到电动汽车的身影。可以预见的是，未来混合动力汽车和纯电动汽车的市场份额势必会不断增加，替代燃油汽车，走进千家万户。

放眼世界各国，尤其是以欧美为主的广大发达国家都在紧锣密鼓地大力开展电动汽车产业的相关研究工作，无数科研工作者夜以继日地在实验室攻克技术难题。目前电动汽车的各项技术已经比较成熟，但仍有急需突破的难题。在这当中，作为核心部件的电池，其技术的突破对于推动整个行业的进步至关重要。表1.1列出了常见的动力电池的性能参数。

表1.1 常见动力电池性能参数

锂离子电池以其循环寿命长、能量密度高、自放电速率小、无记忆效应等优点在电动汽车领域被广泛地应用^[1]。为了保证锂电池能够安全、可靠、高效地长期运行，就需要人们能对电池管理系统进行优化。