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.     

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。     

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。     

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...     

基于不同热管理方案的动力电池低温动力性研究

动力电池在低温环境中功率特性变差和充放电效率下降是制约电动汽车发展的因素之一。为提升动力电池低温动力性,基于AMESim的1D仿真模型对不同热管理方案下动力电池目标功率的持续时间进行了研究。结果表明,动力电池预加热方案在一定程度上提升了动力电池低温动力性,但是预加热方案不仅受预加热电量来源、动力电池初始SOC以及环境温度的影响,还会在动力电池初始SOC较高时造成电量浪费;动力电池预加热+行驶加热方案不仅能提升动力电池低温动力性,还可以避免动力电池在初始SOC较高时进行预加热造成电量浪费。通过不同热管理方案下动力电池低温动力性的研究,对电动汽车低温行车过程中热管理方案提供一定的指导。     

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.     

余热回收对动力电池SOC及低温容量衰减影响研究

为研究低温下电机余热回收对动力电池SOC、低温容量衰减的影响,文章对某纯电轻卡进行了改制及试验,接着以试验数据为基础利用KULI建立动力电池放电模型,利用Matlab/Simulink建立电池容量衰减模型。对设定的工况进行仿真,得出在推荐的加热策略下,余热回收可提高约1%的SOC,降低约0.5%的容量衰减。进一步研究发现,只有电池增加隔热措施,才能将其温度调整至合适的区间。     

基于Ck变换器的电池均衡控制策略分析

介绍了动力电池均衡技术的现状,分析了能量双向流动的Cuk变换器电路原理,在此电路基础上提出了均衡开关控制策略,给出了其程序流程图,并分析了各均衡开关控制策略的优缺点。     

动力电池产气分析技术的研究与展望

动力电池在正常循环及滥用条件下均会产生气体。研究动力电池产气检测技术,对于探究动力电池内部反应机理,提升动力电池安全性有着重要意义。本文首先介绍了正常循环和滥用条件下动力电池产气的成分、机理以及影响因素,之后本文从产气量、产气分布、产气成分三个维度分别介绍了目前行业内常用的检测方法,剖析了这些检测方法的测试原理、适用范围及优缺点。最后,本文展望了动力电池产气技术的发展趋势。本文将为动力电池研发和测试人员提供参考。     

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。     

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。     

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。     

电动汽车用能量型三元方形电池直流内阻的测试分析

以三元方形动力电池为研究对象,采用HPPC测试方法测试不同SOC、不同脉冲持续时间及不同电流倍率对直流内阻的影响,并进行结果分析。     

电动汽车动力电池SOC估计算法分析

电池荷电状态(SOC)值是电池状态的一个关键指标,它是多项控制策略的前提。SOC不是直接测量获得,可以用其它间接方式来估计。文章简要介绍了SOC的定义及其影响因素,简述了几种常用的SOC估算方法,并对各种方法的优缺点和适用场合比较分析,对SOC估算方法进行了展望。     

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。     

车用锂电池SOC估算法研究进展

文章介绍电池热管理技术(BMS)的一项关键技术即荷电状态(SOC)的几种估算方法及多种方法综合应用。在此基础之上分析了多种方法的综合应用及新型的研究方法、各自方法的优缺点和适用场合。进一步明确了SOC算法的发展趋势,为今后锂电池荷电状态估计方法的创新发展提供了一定的参考。