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纯电动汽车复合电源能量管理仿真研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 15:57:01
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纯电动汽车复合电源能量管理仿真研究【摘要】:在能源紧张和节能环保的双重压力下,世界各国都积极开展研发新能源动力汽车,全球汽车行业正向“节能、减排”的时代迈进。相比采用石油等化石燃料

【摘要】:在能源紧张和节能环保的双重压力下,世界各国都积极开展研发新能源动力汽车,全球汽车行业正向“节能、减排”的时代迈进。相比采用石油等化石燃料驱动车辆的方式而言,电动汽车采用车载电源代之,在环境保护和能源危机方面优点尤其突出,将给我国未来交通问题带来新的解决途径,对未来汽车行业发展具有一定的主导作用。决定电动汽车的发展进步的根源是车载动力电池技术。时至今日,蓄电池寿命周期短、比功率不足、大充放电受限等缺陷明显降低了电动汽车的整体性能。动力电池的技术约束阻碍了电动汽车前进的步伐。超级电容,一种最近兴起的能量源,在汽车行业得到了普遍应用。超级电容具备比功率大、寿命周期久、充放电能力强等特证,采用超级电容与蓄电池的复合电源结构,可以将各自的优势互补,蓄电池可满足车辆行驶时的均值能量要求,超级电容用来填补加速、爬坡等顶峰能量的要求,并且当车辆回馈制动时,超级电容能够最大限度吸收制动能量,在功率和能量两方面优化电动汽车的行驶要求。本文的研究对象是纯电动汽车复合电源系统,根据复合电源系统能量需求及各自的优势特点,选取了超级电容直接与负载相连而蓄电池串联双向DC/DC变换器的结构。然后根据电动汽车的行驶情况,制定了模糊神经网络控制的能量管理分配策略,在Matlab/Simulink软件中构建了纯电动汽车能量源的仿真电路,根据复合电源中超级电容的能量高低两种情况对仿真模型进行了仿真实验。仿真研究表明,复合能量源系统将高比能量和高比功率的特性充分体现,在保护蓄电池的同时对制动能量进行了吸收利用,提高了整车的能源效率和动力。 【关键词】:电动汽车 复合电源 能量管理 仿真研究
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U469.72
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 纯电动汽车发展历程及现状分析10-12
  • 1.2.1 纯电动汽车发展历史10
  • 1.2.2 国外纯电动汽车发展近况10-11
  • 1.2.3 国内纯电动汽车发展近况11-12
  • 1.3 复合电源系统研究现状12-13
  • 1.3.1 国外研究现状12
  • 1.3.2 国内研究现状12-13
  • 1.4 能量管理控制策略的研究概况13
  • 1.5 纯电动汽车发展制约性13
  • 1.6 本文的主要研究工作13-15
  • 第二章 复合电源各单元分析15-28
  • 2.1 车载储能装置的性能指标15-16
  • 2.2 蓄电池的特性分析16-18
  • 2.3 锂离子蓄电池特性分析及仿真模型18-23
  • 2.3.1 工作原理18
  • 2.3.2 充放电特性18-20
  • 2.3.3 容量特性20-21
  • 2.3.4 内阻特性21-22
  • 2.3.5 充放电循环寿命22-23
  • 2.3.6 蓄电池的仿真模型23
  • 2.4 超级电容特性分析及仿真模型23-27
  • 2.4.1 超级电容的结构及工作原理23-24
  • 2.4.2 超级电容的仿真模型24-25
  • 2.4.3 超级电容的充放电特性25-26
  • 2.4.4 超级电容的内阻特性26-27
  • 2.5 本章小结27-28
  • 第三章 复合电源系统的总体分析与设计28-39
  • 3.1 复合电源结构分析28-29
  • 3.2 双向DC/DC变换器29-31
  • 3.2.1 双向DC/DC变换器的作用29
  • 3.2.2 双向DC/DC变换器的选型29-31
  • 3.3 复合电源系统的工作原理分析与仿真参数设计31-34
  • 3.3.1 复合电源的工作原理31-32
  • 3.3.2 复合电源的工作模式分析32-34
  • 3.4 仿真电路的参数设计34-38
  • 3.4.1 开关元件的开关频率34-35
  • 3.4.2 boost电路参数设计35-36
  • 3.4.3 buck电路参数设计36-38
  • 3.5 本章小结38-39
  • 第四章 能量管理系统--模糊神经网络控制策略39-49
  • 4.1 模糊逻辑控制理论39-41
  • 4.1.1 模糊逻辑理论简介39-40
  • 4.1.2 模糊逻辑控制原理40-41
  • 4.2 神经网络技术41-44
  • 4.2.1 人工神经网络概述41
  • 4.2.2 神经元模型41-42
  • 4.2.3 神经网络模型42-43
  • 4.2.4 神经网络的学习43-44
  • 4.3 模糊控制与神经网络的结合44-45
  • 4.4 能量管理系统的控制策略45-47
  • 4.4.1 能量管理系统模糊控制的设计45-46
  • 4.4.2 模糊神经网络模型的设计46-47
  • 4.5 本章小结47-49
  • 第五章 仿真实验结果分析49-52
  • 5.1 超级电容SOC不高时仿真结果分析49-50
  • 5.2 超级电容SOC较高时仿真结果分析50-51
  • 5.3 本章小结51-52
  • 第六章 总结与展望52-54
  • 6.1 总结52-53
  • 6.2 展望53-54
  • 参考文献54-56
  • 发表论文和科研情况说明56-57
  • 致谢57-58


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