辽宁工业大学 硕士学位论文 锂超级电容器 SOC估算方法研究 专 业:车辆工程 研究生:刘弘伟 指导教师:申彩英副教授 辽宁工业大学汽车与交通工程学院 二〇一八年三月 Master Thesis Research on SOC Estimation Method in Lithium Supercapacitor Speciality: Vehicle Engineering Candidate: LIU Hong-wei Supervisor: Associate Professor SHEN Cai-ying Liaoning University of Technology Jinzhou, 121001, China March 2018 摘 要 纯电动汽车由于零排放，无污染的优点已经得到越来越多国家的认可，成为目前国 际节能环保发展的主攻方向。但是电池作为电动汽车能量源，还没有达到与发动机媲美 的地步，虽然目前电池比能量正在逐步提升，但是电动汽车电池充满电后的续驶里程还 远不及传统车，电池管理系统可以提高电池效率，改善电池性能，因此对电动汽车电池 管理系统的研究具有重要的意义。电池剩余电量（State of Charge，SOC）的估算是电池 管理系统（Battery Management System，BMS）的核心组成部分，通过对电池SOC进行 研究，不仅可以了解电池的剩余电量，而且还可以提高电池的寿命以及电池的使用性能， 因此对SOC的估算有着重要意义。 首先，本文介绍了电动汽车的发展现状，其次介绍了电动汽车用电池的种类，通过 对比各类电动汽车用电池，最终选取锂超级电容器作为本文的研究对象。为了更好的了 解锂超级电容器性能并为后续建立等效模型做准备，研究了锂超级电容器的内阻特性， 库仑效率特性，充放电特性以及自放电特性等。 其次，介绍了几种常用的电池等效电路模型，如RC模型、梯形模型、三支路模型、 神经网络模型等。通过分析各种模型的优缺点，最后确定了本文的电池等效电路模型， 通过实验确定了开路电压与电池SOC之间的关系，同时用最小二乘法和多元线性回归的 方法对等效电路模型参数进行了辨识和验证，确保本文的等效电路模型能准确的反映出 锂超级电容器的实际状态，并对所搭建的模型进行了验证，以确保所选模型的准确度。 最后，介绍了几种常用的电池SOC估算方法，如安时积分法，内阻法，开路电压法， 神经网络法，模糊逻辑算法，粒子滤波法，卡尔曼滤波法，通过对卡尔曼滤波算法的研 究和分析，本文最终选取了无迹卡尔曼滤波（ UKF）算法作为SOC估算方法。通过在 Simulink中搭建无迹卡尔曼滤波算法仿真模型，并将实验数据导入到模型中，同时将仿 真模型与dSPACE进行联合仿真，将仿真结果和实验结果进行对比，确保了无迹卡尔曼 滤波算法具有较高的准确性。 关键词：纯电动车；SOC；电池等效模型；参数辨识；无迹卡尔曼滤波