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。     

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。     

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.     

基于主动混合脉冲充电策略的电动汽车充电设施主动防护系统研究

提出一种基于主动混合脉冲式充电策略(AHPC)的电动汽车充电设施主动防护系统。在对电动汽车动力电池进行等效电路模型分析的基础上,提出一种主动混合脉冲式充电策略,精准计算充电过程中的状态参数,并建立精细化充电设施故障指标体系,对充电设施进行故障防护。主动防护系统试运行结果表明,该系统锂电池内阻估算误差小于3.5%,开路电压估计误差小于0.3%,并可实时监控充电状态,为电动汽车电池的安全防护和寿命预测提供依据。     

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。     

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。     

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。     

电动汽车的动力电池模型及其参数辨识

纯电动汽车正在逐步替代传统能源汽车,对电动汽车充电电池的研究也在不断加深,其中电池模型起着关键的作用。介绍了三类电池模型──电化学机理模型、神经网络模型和等效电路模型,详细分析了PNGV等效电路模型的特点,采用最小二乘法辨识了其主要模型参数,并拟合得到各参数的非线性规律,为动力电池的SOC估算及电动汽车仿真研究提供了理论基础。     

一种改进的安时—开路电压估算SOC的方法

精确估算动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是发展电动汽车技术的关键。SOC值很难直接测出,只能通过与电池有关的温度、电流和电压等因素间接估算。文中提出了一种安时法和开路电压法结合的方法,对算法影响SOC估算的各个因素进行了补偿修正,并用Simulink建模仿真,对比仿真结果与试验结果,证明了该方法的准确性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

电动汽车SOC估算方法

由于电动汽车的电池组受到温度、充放电次数及电池老化等方面因素的影响,导致现有的剩余电量预测技术很难得到精确和可靠的结果。文章简要介绍现有的电池剩余电量估计的方法：安时计量法,电压测量法,内阻法,神经网络和模糊推理的方法及卡尔曼滤波法,并对这几种方法进行了实用性分析。表明卡尔曼滤波法是目前比较有价值的研究方向,且应用前景广泛。     

基于容量修正的安时积分SOC估算方法研究

针对传统安时积分SOC估算法将电池容量视为定值而带来的误差,提出了带容量修正的安时积分法,它通过开路电压法确定电池组SOC初始值,再由电池组充放电试验得到不同倍率、库伦效率、温度等对电池容量的修正因子。仿真与试验结果表明,经改进的安时积分法可有效消除各种误差,估算结果精度较高,可用于SOC的实时估算或作为评价其它SOC估算策略的基准。     

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。     

Fuel consumption of fuel cell hybrid vehicles considering battery SOC differences

Fuel cell hybrid vehicles (FCHVs) have become one of the most promising candidates for future transportation due to current energy supply problem and environmental problem. Fuel economy is an important factor in FCHVs. In order to properly evaluate the fuel economy of an FCHV, the initial battery state of charge (SOC) and the final battery SOC have to be identical so that the effect of the battery energy usage on the fuel economy is neglected. In the simulation or in the real driving, however, the final battery SOC is usually different from the initial battery SOC, and the final battery SOC often depends on the power management strategy. To consider the difference between the two battery SOC values, the concept of equivalent fuel consumption is presented by two methods. One is based on the relationship between delta SOC and delta fuel consumption, and the other is based on the optimal control theory. Two rule-based power management strategies for an FCHV are presented, and for each strategy, the fuel economy is evaluated based on the two methods. The characteristics of the two methods are discussed and compared, and the superior one is selected based on the comparison.