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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对电动汽车的动力电池老化试验需要消耗大量时间与资源等问题,从电化学机理出发建立动力电池老化模型,该模型能反映电池寿命与荷电状态、环境温度以及放电深度等电池寿命主要影响因素间的关系,通过动力电池的静置老化试验验证了该模型的准确性。在计算机环境下完成该模型的搭建,并开展了不同电池存储方案下电池老化情况的仿真,在较短的仿真时间内模拟电池老化过程,降低了电池老化情况的验证成本。 相似文献
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随着电动汽车的市场占有率不断提升,汽车制造商逐步将研发重点转向动力电池和智能化控制方向。由于动力电池的化学特性,温度对动力电池充放电性能与安全性会产生较大影响,因此在电动汽车开发中,电池热管理系统的设计具有较高的优先级。基于现存主流电动汽车电池热管理系统结构,结合特斯拉汽车的八通阀热泵系统技术,分析了动力电池的工作原理及其热管理系统的优缺点,同时针对动力电池在低温工况下会出现冷车掉电、续航里程短、充电功率下降等问题,提出了动力电池热管理系统优化方案。 相似文献
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为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。 相似文献
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正动力电池管理系统(BMS)对于保障电动汽车电池组的安全及使用寿命,最大限度发挥电池系统效能具有重要作用。本文列举了电动汽车动力电池管理系统的常见故障,针对其可能原因进行了简单的分析,并提供了常见的分析思路和处理方法,供参考。一、动力电池管理系统介绍动力电池管理系统(BMS)通常 相似文献
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随着电动汽车的普及,动力电池成为电动汽车的核心部件之一。电池管理系统的设计对于电动汽车的性能和安全至关重要。据此,首先阐述了电动汽车动力电池工作原理,其次描述了电动汽车电池管理系统设计的三大技术支持,最后提出了电池管理系统的硬件设计研究及软件设计研究。研究结论可为电动汽车电池管理系统的开发和研究提供参考。 相似文献
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电池管理系统是新能源汽车的核心管理系统,是新能源汽车能源供应和传输的主要部件, 为汽车提供了可靠的动力来源。从电池管理系统的设计现状及意义出发,分析了新能源汽车动力电池管理系统存在的问题,探究了新能源汽车动力电池管理系统的优化设计,以期为提高新能源汽车的使用性能提供参考。 相似文献
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动力电池作为新能源汽车最重要的能量来源之一,其性能关系到续航里程和车辆的使用寿命。针对新能源汽车续航里程较短、低温下电池模组存在热量不能完全散发、温度波动大等问题开展了详细分析。为减少动力电池热管理系统中的热损耗,需要合理配置动力电池内循环换热装置,并根据动力蓄电池状态,在必要时对电池热管理系统进行优化。 相似文献