基于实际道路工况的动力电池参数辨识及其应用研究

针对动力电池在实际使用情况的能量效率解耦问题,本文提出一种基于道路工况下获得的电池输出电压、电流谱,逆推电池模型参数的方法。首先分析电池能量效率对于整车能量消耗量的意义;然后构建电池模型,以输入电流谱,输出电压谱的方式运行模型;接着通过对输出电压谱与实测电压谱的比较逐渐优化电池待辨识参数;最后通过试验验证该方法的有效性。试验表明,该方法对电池内阻与工况下效率辨识具有较高的可信度,对整车动力性经济性开发具有积极意义。

基于最大信息熵理论的UF系数研究

效用系数UF(Utility Factor)起源于SAE J 2841,为描述插电式混合动力汽车行驶时的燃油和电的消耗而提出。本文基于用户云平台数据,提出群体用户和个体用户出行里程特征的拟合方法。首先研究现有各主要国家的UF系数及其区别;然后研究最大信息熵理论应用于用户出行里程分布规律模型;接着,通过云平台数据随机选取16辆车一年的出行数据,并分析群体出行里程分布特征与个体出行里程分布特征;最后,讨论用户出行里程特征对于车辆动力系统设计的应用。经分析,研究用户出行里程统计分布的规律,有利于定制化地更有针对性地改进车辆能源管理系统,有利于各类混合动力汽车的客观评价与设计,有利于节能减排。