电动汽车锂离子电池功率预测算法

"锂离子电池单体的功率预测估计——一种基于递推最小二乘法的算法" 锂离子电池在电动汽车领域的应用日益广泛，而对电池性能的精确预测是保障电动汽车安全、高效运行的关键。这篇由夏菊军、孙泽昌等人发表的论文主要探讨了锂离子电池单体的功率预测估计问题，其核心目标是准确估算电池的荷电状态（SOC）和功率状态（SOP），以便于优化电动汽车的动力系统性能。 论文指出，动力电池的SOC和SOP估计是电动汽车电池管理系统（BMS）的重要组成部分。通过对动力电池峰值功率的预测，可以了解电池在不同荷电状态下的充放电功率极限，从而确保车辆始终工作在最佳性能区间。为了实现这一目标，研究团队建立了一个基于电池等效电路模型的预测算法。 该算法采用了递推最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）方法来实时辨识电池单体的参数。RLS是一种有效的参数估计方法，它能快速适应电池参数的变化，尤其是在动态工作条件下。在RLS的基础上，算法进一步考虑了电池的SOC、端电压、电流以及功率极限等因素，以提高预测的准确性。 论文通过实验验证了该算法的性能，利用UDDS（美国城市驾驶循环）和NEDC（欧洲驾驶循环）两种典型测试工况，对比了预测得到的峰值功率与实际测得的最大充放电功率。结果表明，提出的峰值功率预测算法具有高精度和快速运算的特点，证明了其在电池管理系统中的实用价值。 关键词涵盖了锂离子电池、递推最小二乘法（RLS）以及峰值功率预测，这些关键词突出了研究的重点和应用领域。这项研究为电动汽车电池管理系统的功率预测提供了新的思路和技术手段，对于提升电动汽车的能源利用率和行驶安全性具有重要意义。