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。     

基于模型的新能源汽车动力电池SOC估算方法的仿真研究

本文对目前动力电池SOC现状进行了简要介绍,然后提出了一种基于模型的新能源汽车动力电池SOC估算方法。该方法使用基于化学反应动力学的电池模型来预测动力电池的电荷和放电行为,并利用滤波器和卡尔曼滤波器来估算电池的SOC。仿真实验结果表明,该方法具有比较高的估算精度和稳定性,最后对动力电池SOC以后的发展进行展望。     

电动汽车动力电池SOC测量技术

本文首先介绍了几种常用的动力电池工作原理及优缺点,然后以动力电池SOC为研究对象,明确给出了SOC值的定义及其作用,介绍了6种基本的电池SOC测量方法并分析其优缺点;同时对近几年国内外关于SOC的研究做了介绍,最后对提高动力电池SOC测量方法给出了相关建议。     

基于BP神经网络的SOC估算策略研究

针对传统动力电池的SOC估计方法的不足,采用BP神经网络对SOC进行预测。通过编写Matlab程序对BP神经网络进行了训练,并用所建BP神经网络模型对电池性能进行预测,获得电池SOC预测值,最大误差小于0.5%,结果满足精度要求,从而验证了所建BP神经网络能够有效的预测蓄电池电压和SOC之间的映射关系。对提高动力电池的能量效率,延长电池的使用寿命具有重要意义。     

纯电动汽车动力锂电池SOC估计策略综述

电池管理系统(BMS)采用了防止电池过放电和过充,提供电池均衡控制,能够实现新能源汽车动力锂电池的最佳利用和保护。电池管理系统实时精准估算电池电荷状态(SOC)是提高电动汽车续航里程和延长寿命的关键。然而,SOC不能直接测量,动力电池的充、放电又是一个复杂过程,导致目前现有的SOC估算策略很难精确地估算出实时在线SOC值。因此,如何提高SOC估算精度是当下BMS领域的研究热点。本文通过对各种SOC估算方法进行文献综述,分析和总结各个SOC估算方法的原理及优缺点,提出SOC估计策略未来发展趋势。     

电动汽车用动力电池SOC估算方法概述

准确估算电池的荷电状态（SOC）可以防止电池过充、放电,从而充分发挥电池的工作性能,有效延长电池的使用寿命.针对电动汽车用动力电池,首先对国内外有关SOC估算方法进行了分类,将其划分为安时积分法、开路电压法、神经网络、卡尔曼滤波等,并分析了各种方法的优缺点及改进算法.最后总结并展望了SOC估算方法的发展趋势,针对性地提出了改进思路,为开展精度高、实用性强的SOC估算方法研究提供借鉴.     

锂离子动力电池温升特性的研究

介绍了锂离子动力电池的发热机理.基于锂离子动力电池内阻引起的温升特性,建立动力电池传热模型,通过模拟计算得出电池内部温度分布及电池温升随放电倍率变化的规律.最后对锰酸锂电池进行内阻实验,揭示了电池内阻随电池温度和SOC变化的规律.     

基于超声测量及神经网络的锂离子动力电池SOC估算

准确地估算电动汽车动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)对电动汽车的安全驾驶和及时充电至关重要.基于超声测量和神经网络提出一种动力电池SOC估算方法.该方法对动力电池施加一个超声波脉冲,超声信号经过电池后得到反馈脉冲波,并以反馈波形的峰峰值作为神经网络的输入来建立模型,从而对动力电池SOC进行估算...     

基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

基于PNGV改进模型的SOC估计算法

基于磷酸铁锂动力电池改进的PNGV等效电路模型,提出了卡尔曼滤波法结合安时积分法估算电池荷电状态(SOC)的方法。该模型考虑了温度、自放电等因素对模型参数的影响,在Matlab/Simulink中建立了仿真模型,通过对比采用卡尔曼滤波法结合安时积分法和单独采用安时积分法估计得到的电池SOC值,表明PNGV改进模型能真实地反映电池特性,并能在允许的误差范围内准确估计电池的SOC。     

基于模糊神经网络的动力电池故障诊断研究

汽车动力电池的某些故障比较容易诊断,比如过压、过充、SOC异常等故障,但也存在一些不明显的故障,如电池容量变小、电池内阻大等,无法通过实时采集的电池数据进行诊断。文章便是针对这类故障对电池充放电历史数据进行分析诊断,然后结合模糊理论与神经网络设计电池故障诊断系统。     

动力锂电池SOC估算方法综述

由于动力电池内部状态不可以直接测量,只能通过内阻、电流等参数来估计,所以状态估计是电池管理与控制中的重点和难点。准确估计电池的SOC(State of charge)不仅可以节约成本,还对电池的使用寿命有延长的功效,具有重要现实意义。本文对动力锂电池SOC估算方法进行综述,首先从SOC的定义入手,其次分析了影响SOC估算的因素,重点比较了常用的SOC估算方法,分析了各方法的优缺点,最后对其进行了总结。     

电动汽车用NiMH电池建模及基于状态空间的SOC预测方法

电动汽车的电池管理系统需要精确、可靠的电池荷电状态(SOC)预测器。针对氢镍(NiMH)电池，提出了一种集总参数等效电路模型，介绍了通过实验获得电池参数的方法。该模型考虑了温度对电池参数的影响，能反映电池充放电的动态过程。文中用状态空间描述了R—C电池模型，在此基础上建立了一种新的基于状态空间的SOC递推算法，并对电池的充放电过程进行了仿真计算。分析表明，提出的SOC估计方法同样可用于其它类型的动力电池。     

电池管理系统SOC估算方法及应用

动力电池SOC的准确估算是BMS的核心功能之一,是提高电池利用效率和制定整车控制策略的基础。本文对常用的SOC估算方法进行介绍,比较其优缺点,为实际的工程应用提供参考。     

基于容量增量分析的石墨负极磷酸铁锂电池SOC估算方法研究

本文中对纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法进行研究。首先,利用基本的测试手段测得反映电池外特性的充放电电压曲线(V vs Q),并用它求得反映电池电化学特性的容量增量曲线(ΔQ/ΔV vs V)。接着,采用容量增量分析法研究充放电倍率、温度和老化程度对电池性能的影响。最后,建立了电池内部相变阶段的容量增量峰与电池SOC的对应关系,并利用这一关系来估算电池SOC,为电动汽车制定动力电池管理策略提供依据。     

锂离子电池可逆与不可逆生热特性研究

以商用圆柱形18650电池为研究对象，利用Bernardi简化生热模型，综合考虑了电池单体在不同温度、不同荷电状态（SOC）下的实际生热情况，通过混合脉冲功率性能放电测试（HPPC）和开路电压测试，拟合得到电池单体生热、直流内阻与SOC、温度的函数关系。结果表明，电池单体的生热与温度、SOC有很大关联，建立的单体生热模型可为动力电池包热管理的模拟和优化提供参考。     

基于大数据的车用动力电池开路电压估计方法研究

开路电压是电动汽车动力电池的重要参数之一,对电池电量(SOC)参数的估计具有关键作用。然而,在电动汽车实际使用过程中,动力电池的稳定开路电压状态却往往很难得到。传统的试验获取开路电压的方法难以满足动力电池复杂的实际工况条件。为准确获取实车动力电池的开路电压值,通过大数据分析电动汽车在充电完成状态及下次启动状态的动力电池电压状况,利用随机森林回归(RFR)算法预测动力电池电压变化特性,实现了对充电完成状态的开路电压预估,估计精度可以达到87%,为SOC标定、电池等效电路参数辨识和SOH估计工作实现奠定了基础。     

混合动力电动汽车电池在线监控系统的设计及应用

在HEV和动力镍氢电池试验研究的基础上,开发了HEV动力电池在线监测与控制系统。该系统以单片机为核心,可有效地实时监测动力电池的各种运行参数：电池SOC、总电压、电池包内特征点温度、充放电电流;判断电池的状况及故障诊断;具有CAN通信和故障报警功能,系统运行稳定、可靠。     

混合动力汽车动力电池(Ni-MH)管理系统的研究现状与发展

本文主要综述了目前混合动力汽车Ni-MH动力电池管理系统的研究现状以及发展方向,其中着重论述了电池SOC的定义、估计方法以及电池热管理中电池主要的冷却和升温方式。并且针对每一部分提出了个人一些看法和观点,最后提出了一些电池管理系统的发展方向。