基于车桩互动的电动汽车充电电能精准估算研究

张开发
• 2026/4/10 21:43:26 • 15 分钟阅读

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基于车桩互动的电动汽车充电电能精准估算研究
基于车桩互动的电动汽车充电电能精准估算研究摘要随着电动汽车保有量的快速增长，车桩互动（V2G）作为智能电网与交通电动化融合的关键技术，对充电计量的准确性提出了更高要求。本文围绕车桩互动场景下的电能精准估算需求，系统研究了电动汽车动力电池等效电路建模、模型参数辨识、荷电状态（SOC）与能量状态（SOE）估计以及充电桩计量性能评价等核心技术。首先，构建了二阶RC等效电路模型来描述锂离子动力电池的动态特性；其次，提出了基于带遗忘因子递推最小二乘的模型参数在线辨识方法，实现了欧姆内阻、极化电阻和极化电容的实时估计；再次，采用无迹卡尔曼滤波算法实现了动力电池SOC和SOE的联合估计；最后，基于电池SOE估计结果与充电桩计量数据的比对分析，构建了充电桩计量性能评价体系。在MATLAB/Simulink平台完成了仿真验证，给出了详细的算法实现代码和仿真结果分析。仿真结果表明，所提出的方法能够有效实现等效模型关键参数辨识、SOC和SOE的高精度估计，并可基于估计结果实现充电桩计量性能的有效评价。1 引言1.1 研究背景与意义电动汽车作为交通领域实现碳达峰、碳中和目标的重要路径，近年来在全球范围内呈现爆发式增长。与此同时，车桩互动技术——即电动汽车与充电设施之间的双向能量与信息交互——正在从概念走向规模化应用。根据国家车网互动试点工作方案，至2025年底，V2G桩和V2G车辆将实现“双过千”，V2G放电量不低于150万千瓦时。这一发展趋势对充电计量技术提出了全新挑战：传统的单向充电计量以充电桩电表读数为准，而V2G场景下涉及充放双向电能结算，对计量的公

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