电动汽车能源管理系统(ppt)

态的变化，Thevenin电池模型参数无法随之变 化，因此准确性较差。
ib
C
vb
R2
R1 voc
图1 Thevenin电池性能模型
• 1.2.2 线性电路模型
•
线性电路模型如图2所示，此模型是对
Thevenin电池模型的改进。开路电压Voc为电压
源Eo和电容Cb两端的电压，与之串联的是一个
由3个电容C1、C2、C3和3个电阻R1、R2、R3
阻力系数和滚动阻力系数，以求减小行驶阻力
，利用机电一体化匹配设计，在具体工况条件
下，求得电动汽车整车参数达到最优设计。
• 2、电动机及其控制技术
• 2.1、驱动电机
•
电动汽车用电动机主要有直流电动机、感应电动
机、永磁无刷电动机和开关磁阻电动机。要使电动汽
车有良好的使用性能，驱动电机应具有较宽的调速范
发生衰减，(3)式是描述温度对电池容量影响的
最常用模型。
C C 2(1 5 (2 5 T ))
(3)
式3中，C为电池在温度T时的容量；C25为电池
在25℃时的容量; 为温度系数Ah/℃，不同种类 或型号电池的温度系数不同，需要通过试验得
到；T为电池工作温度。还有以其它影响因素为 研究对象的电池模型，如循环寿命、容量衰减。
，中间层神经元响应函数为
LS
1 1 ex
。神经网络输
入变量的选择和数量影响模型的准确性和计算量
。神经网络方法的误差受训练数据和训练方法的
影响很大，所有的电池试验数据都可用来训练模
型并优化模型性能。
图4 用于估计电池SOC的典型神经网络结构
• 1.4、温度模型
•
电池在其最佳工作温度范围外工作时容量会
电动汽车能源管理 系统(ppt)
电动汽车能源管理系统
一、当今电动汽车的关键技术
当今电动汽车三项关键技术尚未有突破性进展。
1、总体机电一体化匹配设计及车身技术
•
电动汽车由于车身质量、空间和能源的矛
盾，因此设计时采用轻质材料以减轻汽车自身
质量；充分利用空间的情况下，尽可能增大车
厢内部成员空间的同时，最大限度地降低空气
二、电池管理系统
1、电池模型
•
电动汽车电池性能模型又可分为简化的电化
学模型、等效电Βιβλιοθήκη Baidu模型、神经网络模型、部分放
电模型和特定因素模型
• 1.1 简化的电化学模型
• Peukert(普克特 )方程
In Ti 常数
（1）
式（1）中，I为放电电流；n为电池常数；T i为电流 的放电时间
• Shepherd模型
Voc为Cb和Rp两端的电压；超电动势由电容、
电阻并联网络模拟，该网络与Cb和Rp串联，网
络中的电阻R1由两个反向理想二极管并联来模 拟，表示在放电和充电时过压阻抗的差异；
R1表示内阻，RS与R1-C1并联网络、RP -Cb并 联网络串联。电池内阻是R1与RS的和,RS表示 电解液、极板和流动内阻, R1表示电解液扩散的 内阻；和R1一样，RS由两个理想二极管反向并 联，用以描述充电和放电状态的差异。模型中 Cb、RS、RP和R1都是电压的函数，RP随温度 的变化而变化，只有C1为常数。
•
E t E 0 R iI K i( 1 /1 ( f))
（2）
• 式2中，E t 为电池端电压；E 0为电池完全充满时的开 路电压；R i 为欧姆内阻；K i为极化内阻；I为瞬时电
流；f 为由安时积分法算得的电池净放电量。
• 1.2 等效电路模型
•
等效电路模型基于电池工作原理用电路网络
来描述电池的工作特性，适用于多种电池。根据
C1
ib
R1
vb R1d
RS
RSd
RP voc Cb
图3 非线性等效电路模型
• 1.3 神经网络模型
•
电池是一个高度非线性的系统，神经网络具
有非线性的基本特性，具有并行结构和学习能力
，对于外部激励能给出相对应的输出响应，适合
进行电池建模。如图所示，采用三层神经网络来
估计电池SOC，此神经网络采用BP算法来训练
组成的电路网络（描述超电势），与所有这些元
件并联的是自放电电阻Rp。线性电路模型的参 数不受温度等因素影响。
ib
R2
R3
ip
R1
C1
C2
C3
vb
Rp
Cb
EO
图2 线性等效电路模型
• 1.2.3 非线性电路模型
•
线性电路模型经过非线性化得到,图3所示的
非线性模型。模型中电池容量用电容Cb表示；
电阻Rp与Cb并联，表示电池自放电；开路电压
电路元件的特点，可分为线性等效电路模型和非
线性等效电路模型。
• 1.2.1 基本电路模型
•
基本电路模型是其他复杂等效电路模型的基
础。Thevenin模型如图1所示，是最有代表性的
电路模型。电容C与电阻R2并联（描述超电势）
后与电压源Voc（描述开路电压）、电阻R1（电
池内阻）串联。由于随着电池工作条件和内部状
由于电池性能影响因素多，且具有高度非线性，
至今还没有建立起涵盖了所有影响因素的高精度
通用电池性能模型。
• 2、电池管理系统
• 图5所示，BMS的主要工作原理可简单归纳 为:数据采集电路首先采集电池状态信息数据,再 由电子控制单元(ECU)进行数据处理和分析,然 后根据分析结果对系统内的相关功能模块发出控 制指令,并向外界传递信息。增设热管理系统、 安全装置、充电系统以及与PC机的通信联系。 另外还增加与电动机控制器的通信联系,实现能 量制动反馈和最大功率控制。
围及较高的转速，足够大的启动扭矩，体积小、质量
轻、效率高且有能量回馈的性能。目前电动汽车所采
用的电动机中，直流电动机基本上已被交流电动机、
永磁电动机或开关磁阻电动机所取代。电动汽车所用
的电动机正在向大功率、高转速、高效率和小型化方
向发展。
2.2、电机控制技术
随着电机及驱动系统的发展，控制系统趋 于智能化和数字化。变结构控制、模糊控制、神 经网络、自适应控制、专家系统、遗传算法等非 线性智能控制技术，都将各自或结合应用于电动 汽车的电机控制系统。它们的应用将使系统结构 简单、响应迅速、抗干扰能力强，参数变化具有 鲁棒性，可大大提高整个系统的综合性能。
3、动力电池及其管理系统 3.1、动力电池
常用的动力电池为铅酸电池、镍氢电池和 锂离子电池。动力电池新品种不断出现，性能不 断提高技术不断进步，但动力电池仍然是动力汽 车的瓶颈，具有能量密度低，快速充电能力差、 价格昂贵等缺点。
3.2、电池管理系统：
电动汽车上对电池实施管理的具体设备就是 电池管理系统（battery management system,BMS）,使电池工作在合理的电压、电流、 温度范围内。BMS是电池组热管理和SOC估计 等技术的应用平台。BMS对于电池组的安全、 优化使用和整车能量管理策略的执行都是必要的。