电动汽车电池管理系统关键技术研究

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中文摘要：近年来，由于日益短缺的化石能源以及环境污染问题，电动汽车得到了大力的发展。电动汽车的动力来源是大规模单体电池经过串、并联组成的电池组，它关系到整个汽车的性能和安全。不同单体电池有着一定差异，要想提升电池组的能量利用效率和整车的安全，就必须对电池组进行管理。因此电池管理系统就显得尤为重要，电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）有状态估计、均衡管理和热管理等功能，它能够提升电池组容量利用率和寿命。本文将电池管理系统中的荷电状态（StateofCharge，SOC）估算和电池组不一致性的均衡作为研究对象，进行SOC估算方法和均衡策略的研究。本文主要工作内容有: 1.对锂离子电池特性和模型进行研究，对单体电池产生不一致性的原因展开分析。以三元锂电池为例，利用电池测试系统对锂电池进行充放电测试，记录所获电流、电压等数据。通过对电池的特性参数分析和各种均衡变量的对比，选择工作电压作为均衡控制策略的判据。 2.分析SOC估算的不同方法，选用神经网络法来实现SOC的估算，提出一种基于PSO-RBF神经网络的锂电池SOC估算方法，利用实验所获得数据在MATLAB中对神经网络进行学习和训练，将预测结果和传统RBF神经网络预测结果进行对比，验证了所提出方法的高效性和准确性。 3.分析不同均衡方法，对现有主动、被动均衡电路的拓扑结构进行研究，通过对比分析，提出一种可以实现动力电池组组内和组间同时均衡的分层均衡结构，在MATLAB/Simulink中搭建均衡电路模型，将分层均衡电路的仿真结果与未分层均衡的仿真结果对比，验证了所提出的分层均衡拓扑结构能够更加快速的解决电池之间的不一致性问题。 4.采用STM32为控制芯片，根据分层均衡的拓扑结构，设计了均衡电路、采样电路以及主控电路，并进行了静置、充电、放电三种状态下的均衡实验，最终实验结果验证了所提出分层均衡电路的有效性。

作者：

张义哲

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关键词：

电动汽车电池管理锂离子电池 SOC估算电池均衡

授予学位：

硕士

学科专业：

电气工程

导师：

高俊岭

学位年度：

2021

学位授予单位：

安徽理工大学

语种：

中文

中图分类号：