共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
首先通过最小二乘法对方形锂离子电池组中单体电池的比热容、流道材料的导热系数和自然冷却条件下的综合换热系数进行了估计;然后根据热边界层理论确定了强制冷却条件下电池冷却流道表面局部综合换热系数的计算式;最后根据电池组的结构特点和冷却方式,建立了电池组的一维瞬态传热模型.该模型能根据电池组当前的环境温度、运行负荷、冷却强度和初始荷电状态实时预测电池组中各单体电池的运行温度.在Arbin试验台架上测量了144V/8A·h方形锂离子电池组在不同运行工况下单体电池的温度分布,并与模型仿真结果进行了对比,结果表明模型仿真的最大误差不超过1℃,满足混合动力系统性能仿真和电池组管理策略优化的精度要求. 相似文献
3.
对锂离子电池动力学系统进行了非线性特性分析,并判别了其混沌特性。采用相空间重构技术恢复锂离子电池动力学系统原有的混沌特性,得到多维状态空间的时间序列,利用LS-SVM模型对重构后的时间序列进行预测,获得荷电状态(State of Charge,SOC)的预测值。仿真结果表明:与BP神经网络预测模型相比,该预测方法具有较高的预测精度和较好的适应性,对实际应用具有一定的指导意义。 相似文献
4.
锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。 相似文献
5.
先进电池管理技术依赖于对未来一段时间荷电状态变化的预测,难点在于误差积累和时间依赖性降低引起的预测精度下降。提出采用机器学习结合多步预测策略来提升荷电状态多步预测精度,利用实际锂电池数据研究了不同多步预测策略的效果。结果表明,实际锂电池荷电状态预测在充电过程中具有显著线性特性,放电过程表现出非线性特性。预测步长为 15个时,LR模型、KNN模型、RF模型的 MAPE均低于 6%,R2均大于 0.90。线性回归结合 MIMO策略具有最大的实际应用潜力。 相似文献
6.
为提高生热率模型的仿真精度,基于Bernardi生热率模型车用锂电池实际应用,提出建立多因素动态生热率模型。首先,综合考虑温度、荷电状态和充放电倍率对Bernardi生热率模型的参数动态影响;其次,利用实验数据建立融合多种影响因素的动态内阻和动态温熵系数的数学模型,将这两个数学模型代入Bernardi生热率模型构建多因素动态生热率模型;然后,开发该模型充电、放电和充放电循环3种工况的仿真程序并仿真电池的动态温度;最后,将电池温度的仿真值与实验值对比验证,结果表明所建立的动态生热率模型能够准确仿真电池在不同工况下的动态温度,其误差小于3.25℃。 相似文献
7.
8.
9.
为揭示电动汽车用功率型锂离子电池的针刺安全特性,针对18650、21700功率型锂离子电池,通过搭建电池针刺特性试验平台,借助基于电池内、外电路电子流向的经典内短路模型,探究了不同荷电状态(SOC)、针刺速度、刺针直径以及电池尺寸等关联影响因子对电池针刺安全特性的影响。试验结果表明:荷电状态越高、针刺速度越快、刺针直径和电池尺寸越大时,电池针刺热失控的发生风险越高;当18650、21700功率型锂离子电池的荷电状态分别在40%、20%范围内时,电池具有较好的针刺安全性。 相似文献
10.
电动汽车用NiMH电池建模及基于状态空间的SOC预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
11.
12.
13.
介绍了电动车电池管理系统的功能包括电池包内部参数的检测、电池包外部参数的检测、荷电状态指示等。用图形表示出了电池管理系统的结构。 相似文献
14.
15.
基于PNGV改进模型的SOC估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2015,(5)
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。 相似文献
16.
在电动车、储能系统和移动设备等领域中,电池管理系统是保障电池组性能和安全性的关键技术之一,而电池荷电状态(SOC)估算是其重要的组成部分。文章重点针对18650型号的磷酸铁锂电池(单体电池)SOC估算展开研究和设计,首先选择双阶远程控制(RC)模型作为电池模型,通过电池容量标定实验、开路电压(OCV)-SOC标定实验、混合功率脉冲特性(HPPC)实验确定了双阶RC模型的各个动态参数,在MATLAB/Simulink中搭建动力电池仿真模型,验证了所选模型的可靠性。然后,为了解决单体电池SOC估算精度和成本等问题,以扩展卡尔曼滤波(EKF)算法为基础提出了一种改进方法,即在预测第k个时间步的误差协方差矩阵时,引入了时变渐消因子,在更新方差Q和R时引入自适应分子。最后,通过不同循环工况对提出的算法进行仿真分析,结果显示,提出的算法提升了SOC估算的精度,实用性强。 相似文献
17.
18.
精准可靠的荷电状态估计对电动汽车整车性能有举足轻重的影响,从而成为国内外学者研究的重要方向。文章选取三元锂离子电池作为研究对象,然后介绍了几种荷电状态的估计方法,选择使用模型基础法进行荷电状态的估计,构造一阶Thevenin模型,然后利用充放电实验所得数据和MATLAB里的多项式拟合工具构造得出开路电压-荷电状态(OCV-SOC)的函数对应关系。通过使用最小二乘法来辨识对模型中的参数值可以进行离线辨识,再使用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法来估计锂离子电池的荷电状态。随后进行了动态应力测试(DST)实验,将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法与AEKF算法进行荷电状态估计的对比及误差分析,从而对AEKF算法的精确度进行检验。最终通过实验数据可以得出结论,文章介绍的AEKF算法对DST实验工况的荷电状态估计可以保证较满意的精确度,并且此算法不是很复杂,操作性强。 相似文献
19.
《汽车工程》2019,(10)
电池的健康状态估计(state of health, SOH)是锂离子电池管理系统中的状态参数之一,影响电池荷电状态估计(state of charge, SOC)和峰值功率估计(state of power, SOF)的精度。本文中通过追踪SOC-OCV(open circuit of voltage, OCV)曲线特征的衍变规律,从热力学的角度提出了全新的SOH估计方法。利用三元锰酸锂复合材料为正极的锂离子电池循环寿命实验数据构建SOH与SOC-OCV曲线特征参数之间的关系,并验证所提SOH估计方法的精度。实验结果表明:SOH从100%衰退到50%,SOH估计精度在±1.5%以内。 相似文献