智能控制算法下新能源汽车电池管理系统优化研究
吴卫忠
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吴卫忠,. 智能控制算法下新能源汽车电池管理系统优化研究[J]. 能源学报,2024.10. DOI:10.12721/ccn.2024.157458.
摘要: 电池作为新能源汽车的主要驱动力,并且电池管理系统在提升电池稳定性、可靠性方面,有着十分重要的作用。但是,传统电池管理系统在面对新能源汽车中,存在着诸多不足,例如:适应性限制、电池参数估算精度较差等问题,直接影响着电池性能。对此,本文将智能控制算法作为背景,提出新能源汽车电池管理系统优化对策,目的就是解决传统电池管理系统中存在的不足,优化电池使用性能和寿命,满足新能源汽车长期行驶的需求。
关键词: 新能源汽车;电池管理系统;智能控制算法
DOI:10.12721/ccn.2024.157458
基金资助:

引言:

电池管理系统属于动力电池与新能源汽车系统连接的主要纽带,目的就是提升电池组的安全性,确保新能源汽车可以安全、稳定行驶。但是,传统电池管理系统存在的一些不足是无法避免的,影响电池的整体性能。对此,将智能控制算法作为背景,对新能源汽车电池管理系统进行优化,以此解决传统电池管理系统存在的不足,提升电池的整体使用性能。

1、智能控制算法定义

智能控制算法主要是在无人干预的情况下,可以自动驱使智能机器,从而对控制目标进行自动控制。同时,智能控制算法可以在结构化、非机构化的环境中,自动与人机交互,从而完成控制任务。另外,智能控制算法主要是对人类活动,以及信息控制、传递的过程,并且属于信息处理系统的一个分支。

2、传统新能源汽车电池管理系统存在的不足

2.1电池参数估算精度较差

传统新能源汽车电池管理系统存在电池参数估算精度较差的问题,尤其是电池充电和健康等方面,主要会受到估算受到系统模型的限制,或者环境的影响,并且对于电池内部变化监测力度不够,这样就会导致电池存在一些问题,无法及时发现,从而降低电池使用性能。同时,电池的使用性能如果下降,就会给新能源汽车安全行驶带来影响,进而给驾驶、乘车人员等带来负面体验感。

2.2适应性限制

电池管理系统是保证新能源汽车电池安全、稳定运行的核心,但是就目前情况来说,传统新能源汽车电池管理系统的适应性相对较为有限,这样严重影响电池性能。其实,新能源汽车电池管理系统适应性限制问题主要表现为以下两个方面。

2.2.1新能源汽车电池在放电期间,经常会受到诸多因素的影响,例如:环境温度、使用频率、电池充电速度等方面,并且对于电池充电来说,尽管快速充电可以缩短充电时间,但是很容易加剧电池老化程度,这样直接影响电池的使用寿命,安全系数也会下降。

2.2.2电池类型的不同,在材料、制造等工艺都存在着一定不同,然而这些差异都要求具有足够适应性差异。然而,如果新能源汽车更新电池品牌,传统电池管理系统无法兼容,适应性存在限制,这样不仅会影响电池性能,还会降低安全系数。

3、智能控制算法下新能源汽车电池管理系统优化对策

为解决传统新能源汽车电池管理系统存在的不足,需要将智能控制算法作为基础,对电池管理系统进行优化,提升电池管理效果,优化电池使用性能。那么,在智能控制算法作用下新能源汽车电池管理系统优化期间,应当从以下几点展开。

3.1电池参数在线识别

在新能源汽车电池管理系统优化期间,将机器学习作为基础,实行电池阐述在线辨识,这样可以实时了解电池的运行状态,并且通过机器学习的方式,对电池使用性能进行预测,从而合理调整电池参数,以此做到对电池进行精准管理。同时,将机器学习作为基础,对电池各项参数进行收集,例如:电压、电流、温度、充电状态、放电状态等,需要对各项采集到的数据进行处理,目的是提升电池预测能力。另外,电池参数在线识别期间,应当构建机器学习模型,了解电池运行状态,以及电池各项参数,判断电池的运行模式以及老化规律,并且对电池进行实时评估,根据评估结果做好调整工作,优化新能源汽车电池管理系统,提升电池性能。

3.2自适应平衡控制

 模糊逻辑作为智能控制算法的一项重点内容,并且在新能源汽车电池管理系统优化期间,将模糊逻辑作为基础,采取自适应平衡控制模式,可以有效提升电池的使用性能。同时,在新能源汽车电池管理系统期间,利用模糊逻辑控制系统,可以根据电池运行状态,对电池之间的电压、容量、温度等进行调整,确保电压、容量、温度等方面的平衡性,实现对电池精准管理。另外,将模糊规则作为基础,对电池运行状态进行评估,并且将控制器所输出的信号进行转换,生成控制命令,这样可以根据新能源汽车运行需求,对电池充电和放电窗台进行调整,以此保证新能源汽车电池管理系统自适应的平衡性。

3.3热智能管理

将热智能管理方式运用到新能源汽车电池管理系统中,不仅可以提升电池的使用性能,也可以强化电池安全系数。但是,在热智能管理期间,需要将智能控制算法中强化学习算法作为基础,结合电池运行状态机械能实时调整,并且对电池运行温度进行调节,避免电池温度异常,影响电池使用性能。同时,在热智能管理期间,应当根据新能源汽车行驶需求,设定一个特定的环境模型,并且利用模型充分显示电池温度、充电、放电等参数,并且利用强化学习智能体、环境交互学习,对电池运行状态进行评估,以此保证电池使用性能。另外,可以利用迭代循环的方式,构建强化学习模型,这样可以准确识别各种状态下,电池运行的各项参数,并且做好调节工作,以此保证电池运行处于最佳状态,满足新能源汽车安全行驶的需求。

结束语:

综上所述,要想保证新能源汽车安全、稳定行驶,优化电池管理系统有着至关重要的作用。但是,在新能源汽车电池管理系统优化期间,应当将智能控制算法作为基础,通过模糊逻辑、强化学习、机器学习等,从电池参数在线识别、自适应平衡控制、热智能管理等方面,展开系统优化工作,提升电池性能,延长其使用寿命,也促使新能源汽车可以更好发展。

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