基于SK-PSO-RBF的纯电动汽车动力电池SOC及剩余里程的预测研究

发布时间：2024-01-24 17:14

　　纯电动汽车具有污染低、噪音小、运行平稳等显著优点,使之成为公认的引领未来汽车工业发展的方向,其中动力电池系统管理技术的研究与创新是当前的热点课题。电池荷电状态(SOC,state of charge)是电池管理系统(BMS,battery management system)的关键参数之一,它是监测、评估电池寿命、健康状态的主要信息源,同时SOC还与电动汽车的剩余行驶里程有高度相关性。对普通驾驶者来说,纯电动汽车剩余里程的实时预测值是用户最关切的参数之一,它能帮助车主避免出行中的断电尴尬,并有效消除驾驶人因担心续航里程而产生的里程焦虑。因此精确、稳定、迅速地预测电池的SOC,以及在此基础上实时预测剩余里程值具有重要的理论意义和实用价值。纯电动汽车的荷电状态、剩余里程预测具有误差大、非线性关系难以拟合、计算量大、理论模型复杂、响应速度慢、硬件要求高、自适应性差、实用性差等特点。本文针对现有主流的在线实时预测方法,都存在动态数据采集复杂、系统响应速度慢、硬件要求高、预测误差较大等缺点,借鉴股市预测思想,提出了一种新的预测方法,把SOC、剩余里程预测研究设定在动态私人定制工况(本文自定义的一...

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【学位级别】：硕士

图1.1纯电动车结构图

图1.2BMS的主要构成部分电池的荷电状态（SOC）的预测和纯电动车的剩余里程的预测是电池管理系统

图1.3剩余里程相关特性因素影响SOC的相关特性因素主要有：电池端电流、端电压、温度、循环次数，影响剩

图1.4BMS电路板正反、面

本文编号：3884151