三元锂电池荷电状态估计的传感器误差影响CSCD

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。     

不同温度下锂电池剩余电量估算的仿真研究

为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。     

动力锂电池阻抗特性的分析与验证

以现有电池阻抗模型为基础,以电工学为理论依据,建立锂电池阻抗模型。通过电化学阻抗谱对锂电池的阻抗特性进行分析,得到锂电池阻抗模型中各参数在充电和放电过程中随电池荷电状态(State of Charge,SOC)的变化规律。为验证得到的锂电池阻抗模型中各等效元件的参数值,采用暂态边界电压测试法对锂电池在充放电过程中的电压瞬态变化关系进行分析,得到模型中欧姆极化和电化学极化中等效元件参数值的误差均在12%以内。     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算

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。     

一种改进的电动汽车锂电池RC滞后模型及其应用

为提高电动汽车电池SOC估计精度、收敛速度和鲁棒性,提出了一种改进的锂电池RC滞后模型及自适应粒子滤波的SOC估计方法。在传统RC模型基础上加入滞后模块,使用粒子群算法搜索的方法求解模型参数,综合考虑计算量和模型精度,确定了一阶RC滞后模型作为锂电池等效模型。在传统粒子滤波基础上,提出了观测噪声方差自适应估计方法。仿真结果表明,SOC初值误差较大时,自适应粒子滤波收敛速度和鲁棒性、SOC估计精度和稳定性明显优于传统算法。     

基于PID神经网络的车用锂电池SOC估算

为了更精确估算车用锂电池荷电状态(SOC)值,采用PID神经网络方法建立电池模型,设定电池电压、放电电流、电池累计放电量和电池电极温度4个变量为模型输入量,电池剩余电量为模型输出量,由此得到了全部神经网络训练数据,并仿真估算出电池SOC值.仿真结果表明,利用该方法对电池SOC进行估算,误差小于3.66％,方法有效.     

基于simulink的车载电池模型的建模与仿真

动力电池技术是电动汽车作为三电之一的重点研究方向,电池模型可以反映电池的外特性,锂离子电池的精确建模和状态估计在电池的研究中起着至关重要的作用。锂电池的使用过程中,电池内部参数会跟外界环境及荷电状态的变化而变化,选用固定参数的电池模型会导致模型的精度差较大。为了能够更好的提高电池管理系统的作用,基于物理电学模型提出改进的二阶Thevenin等效电池模型,该模型充分考虑了容量对电池内部参数的影响,会使精确度更高。实验及仿真结果表明:在城市道路循环工况下,通过对18650和所建仿真模型进行电压监测对比实验,最大实际误差为0.03V,而传统的最大误差为0.04V,相比传统模型精度提高了25%。因此,所设计的模型能够准确地描述锂离子电池的特性,使得荷电状态的估算精度得以提高,将该模型嵌入到电池管理系统中将使电池管理更加有效。     

电动汽车电池非线性等效电路模型的研究

服务于电动汽车系统仿真,提出一种非线性等效电路电池模型,模型考虑SOC、温度对电池特性的非线性影响。设计了系统的模型参数辨识实验及数据处理方法,使用S imu link建立了以电流为输入和以功率为输入的镍氢电池组模型。通过1 372 s的FUDS实验验证,两个模型最大电压误差分别为电池组额定电压的1.02%和1.39%,精度满足电动汽车系统仿真要求。     

不同腹板嵌入方式模拟对波形钢腹板组合箱梁建模精度的影响

为探究不同腹板嵌入方式模拟对波形钢腹板组合箱梁建模精度和效率的影响,利用ANSYS建立三种连接方式下的有限元模型,分析其在荷载作用下的挠度、应力、剪力滞效应和自振频率,并将有限元模拟结果与现场模型试验实测数据对比,以找出最符合实际的连接方式。结果表明,MPC方式的建模效率明显高于共节点式与嵌入式,且能够满足精度要求,是最符合实际腹板嵌入连接的方式。该研究可为波形钢腹板组合箱梁有限元仿真提供参考。     

考虑老化的电动汽车退役锂电池SOC在线估计

为提高电动汽车退役锂电池在梯次利用中的安全性,需要准确及时获取退役电池在使用过程中的荷电状态（SOC）参数值。由于退役电池不断老化会引起容量较快衰减,严重影响SOC参数的估计精度,所以文章提出了一种考虑退役锂电池容量衰减的SOC在线估计方法。经过混合脉冲功率（HPPC）和动态应力测试（DST）循环工况的试验测试,证明了所提方法能够在不同使用工况下准确和实时估计退役锂电池的SOC,并且最大估计误差均小于2%。     

基于分数阶无迹粒子滤波的动力电池SOC估计

针对纯电动汽车动力电池组荷电状态(SOC)估计问题,提出一种基于可变温度的分数阶Thevenin模型的建模方法,并采用分数阶无迹粒子滤波(FUPF)算法估计电池SOC。建立Thevenin模型的分数阶电池模型,采用试验设计(DOE)方法和遗传算法进行参数辨识,利用FUPF算法对SOC进行估计,并与无迹粒子滤波算法进行比较。试验结果表明,基于FUPF算法与可变温度的分数阶电池模型的SOC估计方法能够在较宽温度范围内保持较高的估计精度且比整数阶模型估计精度更高。     

基于无迹卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计

应用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行锂电池的SOC估计,采用Thevenin二阶RC等效电路模型,对HPPC电池脉冲充放电实验数据进行Matlab处理,得到较为准确的模型。通过在Matlab中编写算法程序,对不同工况的估计值与实际值进行误差估算及对比分析,通过此算法进行SOC估计,得到该算法可有效降低系统误差并纠正SOC的初值偏差。     

纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析

鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态下的电池特性差异较大,传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低.本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数,以研究电池的电压特性和动态功率特性,通过综合分析实际充放电条件的主要特征来提取电池典型的参数辨识工况,并利用粒子群优化算法分析模型参数.在不同温度和使用区间的验证表明该方法的精度较高,为磷酸铁锂电池的进一步研究提供依据.     

磷酸铁锂电池SOC估算的研究

磷酸铁锂电池SOC的估算对电池组的寿命有着重要影响。在完成电池特性实验基础上提出一种能够准确估算磷酸铁锂电池SOC的方法--以Ah计量法为基础,利用开路电压法减小Ah计量法的累计误差。仿真结果表明,所提方法比传统Ah计量法具有更高的精度。     

基于PSO-RBFNN的电动汽车锂电池SOC预测

<正>针对现有电动汽车锂电池SOC预测不准的问题,提出了一种锂电池SOC预测新方法。采用粒子群算法对径向基神经网络的3个主要参数进行优化,建立了基于PSO-RBFNN的电动汽车锂电池SOC预测模型,采用锂电池充放电实验数据进行仿真分析,并与其他方法的预测结果对比,结果表明,PSO-RBFNN模型预测结果的均方根误差和平均相对误差分别为3.725×10^-4和3.642%,两项误差指标均优于其他方法,验证了所提SOC预测方法的有效性。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。     

基于灰色模型的车用三元锂电池循环寿命试验研究

通过不同温度下的车用三元锂电子循环寿命试验,分析使用环境对车用三元锂电池循坏寿命的影响;同时,基于灰色模型建立锂电池寿命预测模型,并用试验数据验证模型预测的准确性。结果表明：在相同充放电倍率条件下,环境温度越高,车用三元锂电池的容量保持率越低;所建立的灰色模型预测精度较高,可在适当范围内用于车用三元锂电池的寿命预测,为三元锂电池的控制策略优化提供数据支持。     

电动汽车锂电池建模及参数辨识方法研究

介绍多种电池模型及其参数辨识算法,综合考虑辨识复杂程度和精度,提出一种利用一阶RC电路模型、遗忘因子最小二乘优化算法、监控平台电池孪生模型的锂电池建模及参数辨识方法,并进行实车应用验证。结果表明,该方法能够使SOC的估计误差保持在3%以内。     

锂电池SOC研究综述

荷电状态(state of charge)是锂电池的一个重要参数。根据锂电池SOC值可以清楚地了解电池的使用情况,进行有效的电池能量管理。但锂电池地充放电是个复杂的化学过程,对锂电池SOC的估算多是基于锂电池的等效模型进行。本文主要研究了现有的锂电池等效模型,依据现有模型重点研究了锂电池SOC的估算算法,对比各类估算算法,指出各算法的优点以及存在的问题。目的是寻找行之有效的SOC估算算法,给出未来锂电池SOC估算算法的研究方向。     

基于模拟退火算法的锂电池模型参数辨识

为建立准确的电池模型,以精确估算电池荷电状态,本文中通过试验获取锂电池在不同充放电电流和SOC下的充放电特性,进而对不同充放电电流和SOC下的电池R及C参数进行辨识。针对该参数辨识过程中参数初始值未知、数据处理量大、易陷入局部最优点的特点,采用无需初始参数、收敛速度快、能获得全局最优解的模拟退火算法对电池R及C参数进行辨识。仿真和试验结果表明,采用以上方法建立的电池模型具有较高精度。