基于改进安时积分法的动力电池SOC估算

针对传统安时积分法SOC初始值和可用容量估算不准问题,提出一种结合开路电压法和安时积分法的SOC估算改进方法.仿真分析及实验验证表明,该改进方法的准确性得到提高.     

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。     

动力电池SOC动态修正方法浅析

某纯电动汽车在电池温度变化较大情况下,若采用传统单体开路电压法估算SOC会引起SOC跳变、修正过缓、过陡问题,本文针对此现象,提出一种基于动力电池应用的SOC区间动态曲线修正方法。根据电池充放电状态确定目标SOC并计算跟随斜率,安时积分计算时利用跟随斜率加以修正并实时控制,动态修正,能有效解决SOC跳变、修正过缓、过陡问题。     

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。     

基于安时法的锂离子电池SOC估计实时校正方法CSCD

为减少工业常用荷电状态(SOC)估计方法——安时法的累积误差,提出一种实时校正的锂离子电池SOC估计方法。在0~60℃,放电倍率1 C、2 C、3 C和0.33 C下,进行锂离子电池放电实验,测量了电压、电流、温度,建立了锂离子电池放电数据库。从该库获取上述放电温度、放电倍率范围,SOC值为20%、80%时的开路电压,以此两点引入一条关于电压与SOC的直线。以该直线上某点电压所对应SOC作为修正项,并引入修正因子α,来校正安时法所得剩余电量SOC估计值。与实验值对比,该SOC估计结果的误差小于4%,符合工业需求。     

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。     

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。     

电池SOC估算方法的研究现状

如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点.在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一.SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1].相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会...     

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。     

车载锂电池SOC估算方法及应用

介绍车载锂电池SOC估算方法中主要应用的实验测量法的原理和主要优劣势,并阐述其实际应用.     

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.     

电动汽车SOC估计算法与电池管理系统的研究

在安时计量方法的基础上,采用基于折算库仑效率的卡尔曼滤波算法估计蓄电池荷电状态(SOC),并将此方法应用于HEV6580混合动力电动汽车镍氢电池管理系统。系统实现的功能包括:数据监测、数据显示、CAN通信、SOC估计、热管理和安全报警。经电池试验台模拟工况试验验证,电池管理系统各子系统达到设计要求且工作稳定。改进SOC估计方法解决了传统安时计量法不能估计初始SOC、难于准确测量库仑效率的问题,为电池管理系统稳定工作提供保证。     

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S...     

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。     

基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更...     

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...