锂离子动力电池SOC估算技术进展综述

本文回顾了电池管理系统（Battery Management System,BMS）在电动汽车和可再生能源领域的关键发展阶段,本文重点讨论了电池剩余能量监测技术,即荷电状态（State of Charge, SOC）估计方法。文章概述了常见的SOC测量方法,包括基于模型法、安时积分法、放电测试法和人工神经网络法等。随着技术和时代的发展,电池管理系统正朝着智能化方向演进,采用更为先进的控制方法以提升系统性能。结合新型互联网+的服务模式,云计算和大数据在BMS中的潜在应用也在快速发展,为BMS和SOC估算带来了新的可能性。从未来发展趋势来看新型电池技术和应用场景的不断发展,将对SOC估算技术提出更高要求。在电动汽车快速发展的大背景下,持续优化和创新电池估算方法以满足各类电池和应用环境的特定需求已成为行业发展的必然趋势。     

基于双CAN总线的电动汽车电池管理系统

根据所选用的锂离子动力电池组单体只数多、位置分布比较分散的特点,设计了基于双CAN总线的分布式电池管理系统(BMS),系统由若干采样模块和一个主控模块组成.介绍了电池信息采集和双CAN通信模块的硬件设计、电池荷电状态(SOC)的估算策略以及电池组安全管理策略.     

动力电池荷电状态(SOC)估算方法综述

在动力电池管理系统(BMS)中动力电池SOC评估是最为重要的作用之一。系统中的大多数功能都依赖于动力电池SOC评估的结果。所以准确估算动力电池SOC,有利于保护电池,防止电池过充或过放,提高电池的寿命,达到节约能源的目的。文章通过对SOC评估的当前各种方法的分类综述,并介绍了最新的研究成果,提出了SOC未来的发展方向。     

电动汽车电池管理系统设计与研究

本文以三元锂电池为试验对象,设计了一款分布式电池管理系统,该系统可实现对单体电压、温度、总压和总电流等信息的实时采集,计算电池的荷电状态(SOC)和绝缘电阻,根据电池和整车状态控制电池高压的输出,最后,对该系统进行了功能试验,验证BMS各项功能可正常实现。     

动力电池SOC估算方法的实时工况对比研究

随着燃料电池混合动力汽车的普及,三元锂电池的荷电状态(SOC)估算应用是电池管理系统的重要研究方向,直接决定燃料电池混合动力系统的续航里程。为进一步了解和探索SOC估算方法的准确性,本文基于电池物理模型,通过安时积分法(AH)和内阻法SOC与实际路况SOC的对比分析,研究结果表明:内阻法SOC估算方法能够更符合实际车辆运营SOC的变化情况。     

电动汽车动力电池SOC估算方法浅谈

电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的关键技术之一。由于电动汽车运行工况复杂多变,电池SOC的估算受电池温差、充放电电流、单体电池一致性等因素的影响,所以很难精确估算出电池的SOC值。而准确估算动力电池SOC可以实时监测电压的变化,有效防止电池过充或者过放带来的危害。文章首先分析了动力电池SOC估算的影响因素,然后对经典SOC估算方法、智能SOC估算方法和耦合SOC估算方法综述,对比分析了各自的优缺点,最后总结了电池SOC的估算方法并提出展望。     

基于XC164CS单片机的混合动力汽车电池管理系统硬件设计

介绍了以Infineon公司16位高性能单片机XC164CS为控制核心、针对混合动力汽车镍氢动力电池组的电池管理系统.分别对构成电池管理系统的微控单元模块、检测模块、驱动模块及通讯模块进行了说明,从硬件设计角度进行了分析.该管理系统可以实现动力电池组充、放电智能化控制,能够实时检测电池组的电压、电流、温度等信号,并能根据这些信号通过SOC算法估算电池组剩余电量.     

镍氢动力电池SOC估算方法

SOC（State of Charge,电池充电状态）估算是电动汽车电池管理系统的重要功能,准确有效的SOC估算对推动电动汽车核心技术的发展具有重要意义。文章介绍了镍氢电池工作的基本原理及电池管理系统的基本结构等方面技术,阐述了在对电动汽车SOC进行估算的8种方法,并比较各方法在应用中存在的优缺点,指出Ah计量法是目前最常用的方法,且常与其他方法组合使用。     

磷酸铁锂电池SOC的电流脉冲探测研究

在估算动力电池SOC的方法中,累计误差和自放电等因素的存在一直是准确估算电池组整体SOC的一大障碍.文中在不同SOC状态下,通过研究电池对不同充放电电流的响应程度,确定几组响应最强烈的充放电电流,并在电池组实际装车运行中抓取该电流条件下的脉冲,在龟池管理系统(BMS)中与实验所得数据进行对照,作为辅助方法对当前计算的S...     

插入式混合动力电动汽车电池管理系统设计与试验研究

针对某款插入式混合动力电动汽车(PHEV)的电池管理系统进行了分析和研究,设计了适合PHEV的车用电池管理系统,对SOC动态估算、信号的处理方式、BMS的充电唤醒和退出流程以及继电器的辅助触点检测进行了研究,并进行了试验室和实车试验验证。试验结果表明,设计的PHEV电池管理系统SOC动态估算准确,绝缘状态检测可靠,充电启动和退出流程合理,满足车用设计要求,并且具有良好的抗干扰性。     

基于SX5256DH434PHEV型混合动力重型环卫车的电池管理系统浅谈

在全球能源危机的情况下,随着国际碳排放出口协定的实施,绿色清洁汽车已经成为发达国家当前汽车技术的发展方向,发达国家多数把锂离子电池作为EV、HEV、PHEV的新能源。由于汽车的复杂工况和锂离子电池电化学特性,一般需要完善的电池管理系统BMS(BATTERY MANAGEMENT SYSTEM),其作用是对锂离子电池电压、电流、温度、容量、电池的SOC荷电状态计量、电池与车体的绝缘状态等多种电池参数以CAN通讯的方式与车控电脑实时进行信息交换,确保电池的能量发挥到极致,使驾驶者能够随时掌握电池的工作状态,以保证电池的安全。BMS不仅是数字化智能电池系统的中枢神经,也是新能源汽车必不可少的关键部件。     

车用锂离子电池的SOC估算方法研究现状

SOC(State of charge),即电池的荷电状态,它描述的是电池的剩余容量,其数值上表示为电池剩余的荷电量占电池总电量的比值,常用百分数表示。它是电池状态的一个关键指标,SOC的准确估算可以有效的提高电池使用效率,延长电池的使用寿命。荷电状态不能通过直接测量获得,而是需要其它方式来估算。本文对车用锂离子电池SOC估算方法进行了简单的描述,分析了不同方法的优缺点,最后进行了总结。     

基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计

准确估计锂离子电池荷电状态（SOC）对于突破电动汽车发展瓶颈，推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题，提出基于遗忘因子的递推最小二乘法（FRLS）的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据，在线辨识模型参数并实时更新，实时反映电池内部参数的变化过程，对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼（CKF）滤波过程中对噪声敏感的问题，提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波（ARWCKF）方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变，通过引入随机加权因子，自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测，抑制系统噪声对状态估计的干扰，避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题，提出基于奇异值分解的容积点计算方法，克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题，并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明：所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力，最大电压估计误差不超过40 mV，SOC估计误差不超过1%。     

电动汽车SOC估计算法与电池管理系统的研究

在安时计量方法的基础上,采用基于折算库仑效率的卡尔曼滤波算法估计蓄电池荷电状态(SOC),并将此方法应用于HEV6580混合动力电动汽车镍氢电池管理系统。系统实现的功能包括:数据监测、数据显示、CAN通信、SOC估计、热管理和安全报警。经电池试验台模拟工况试验验证,电池管理系统各子系统达到设计要求且工作稳定。改进SOC估计方法解决了传统安时计量法不能估计初始SOC、难于准确测量库仑效率的问题,为电池管理系统稳定工作提供保证。     

纯电动车锂电池管理系统的应用浅析

首先介绍了纯电动车用电池管理系统在实车上具有的功能和组成结构。接着论述了应用中的SOC算法、SOH算法、均衡方法、热管理和故障诊断与处理等关键技术。最后就电池管理系统在功能安全、SOC估算精度和电池寿命估计算法等方面提出了一些建议,供设计开发人员参考。     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型。首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BMS提供的SOC数据进行对比验证。结果表明,该模型预测效果较好,为帮助优化电动汽车能量控制策略、缓解里程焦虑提供科学的决策支持。     

新能源汽车电池管理方法综述

电池管理系统作为电动汽车的重要组成部分,其中准确估测荷电状态(SOC)和电池均衡管理是电池管理系统的核心功能,也是优化系统能量管理,提高动力电池的使用效率,延长电池使用寿命的关键,对电池的储能至关重要。详细介绍主要SOC的估测方法和电池均衡管理方法,并对其优劣性进行分析与阐述,通过文献综述与对比分析为电池组在使用时提出理论依据与维护措施,为未来的研究提供便捷研究方法。     

电池SOC估算方法的研究现状

如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点。在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一。SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1]。相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会带来电池爆炸和燃烧的危险,危害使用者的生命和财产安全。因此,本文对各种SOC估计和计算方法进行研究,以获得更成熟和广泛使用的电池SOC估计和计算方法。     

智能铅酸蓄电池管理系统研究

研究了车载智能铅酸蓄电池管理系统。根据铅酸蓄电池的使用工况,设计了基于分流器的高精度电流采样电路,提出了铅酸蓄电池剩余电量(SOC)、最低启动电压(SOF)和寿命状态(SOH)的智能算法,并根据当前电池状态动态的调节车载发电机的运行工作点。实验结果表明:SOC和SOF算法具有很好的鲁棒性,计算误差都可控制在4%以内;道路实验表明,加装智能铅酸蓄电池管理系统后,整车油耗可节约2.6%。