新能源汽车SOC估算的模糊预测算法研究

【摘要】：电池荷电状态(SOC)是新能源汽车最重要的参数之一。在估算SOC的安时计量法原理公式中,库仑效率η难以实时准确测量,且其受到温度、电池老化、充放电电流、电池内阻变化率的影响,从而时刻发生变化。构建T-S模型,考虑各因素对η的影响,利用模糊聚类预测法,对η进行计算。经过实验验证并结合对传统安时计量法的仿真,将二者对比放电实验结果,方法将SOC计算精度提高到了3.4%。此方法解决了安时计量法中库仑效率η难以准确测量的问题。 【作者单位】： 合肥工业大学机械与汽车工程学院;埃泰克汽车电子(芜湖)有限公司;
【关键词】： 模糊预测 新能源汽车 电池荷电状态(SOC) 库仑效率 模糊聚类
【基金】：国家自然科学基金(编号:60873003)资助项目 高等学校博士学科点基金(编号:200803591025)资助项目 国家电子信息产业发展基金(编号:[2010]301)资助项目
【分类号】：TM912.9
【正文快照】： 1引言在新能源汽车中,电池荷电状态SOC(state of charge)描述电池剩余电量,是汽车动力电池使用过程中最重要的参数之一,由此可限定电池最大放电电流来保证电池安全[1],驾驶员也可以掌握正确信息,并及时进行充电确保安全使用[2]。目前,国内外电动汽车上常用的SOC估算方法是Ah

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