基于电动汽车工况识别预测的锂离子电池SOE估计

作者：刘伟龙; 王丽芳; 王立业

来源：电工技术学报, 2018, 33(01): 17-25.

DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.161325

• 锂离子电池
• SOE
• 估计
• 工况识别
• 工况预测
• 电动汽车模型

能量状态(SOE)是电动汽车动力电池的重要状态指标,直接影响电动汽车续航里程,受电动汽车工况显著影响。为进行基于电动汽车工况的SOE估计,对SOE估计方法、行驶工况识别算法、行驶工况预测算法展开研究,建立基于模型的电池剩余能量状态(SOR)估计方法,提出基于信息熵理论的行驶工况识别算法,应用马尔科夫链理论构建了行驶工况预测算法,建立电动汽车系统模型,仿真获取电动汽车预测行驶工况对应的电池预测工况,实现基于电动汽车工况识别与预测的SOE估计。仿真结果验证了该方法的有效性。

• 单位
  中国科学院电工研究所; 中国科学院大学