基于能量守恒和四线法的SOC估算策略研究

传统的电池荷电状态(SOC)估算方法已经不能满足蓄电池变电流放电工况的需要,而混合动力液压挖掘机中蓄电池变电流放电工况异常复杂,因此变电流工况下SOC的准确估算具有重要意义。在能量守恒定律和四线法测量蓄电池内阻的基础上,提出了一种新的SOC估算策略,经过仿真和实验分析,证明新的SOC估算策略能够胜任大电流和变电流放电工况下SOC的估算工作。     

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。     

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。     

基于HPSO-BP神经网络融合的锂电池SOC预估研究

为实现锂离子电池荷电状态(SOC)的高精度预测,采用混合粒子群(HPSO)与BP神经网络相结合的联合优化算法,通过优化神经网络的初始权值和阈值克服了种群易陷入局部极小的缺点,加快了收敛速度,减小了SOC预估的误差,通过分析磷酸铁锂(LiFePO4)电池充、放电机理,将电池电压、电流、内阻和温度作为SOC的影响因子。MATLAB仿真结果表明,HPSO-BP神经网络算法的预测精度和收敛速度较传统BP神经网络算法更优。     

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,而且会带来电池爆炸和燃烧的危险,危害使用者的生命和财产安全。因此,本文对各种SOC估计和计算方法进行研究,以获得更成熟和广泛使用的电池SOC估计和计算方法。     

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.     

插入式混合动力电动汽车电池管理系统设计与试验研究

针对某款插入式混合动力电动汽车(PHEV)的电池管理系统进行了分析和研究,设计了适合PHEV的车用电池管理系统,对SOC动态估算、信号的处理方式、BMS的充电唤醒和退出流程以及继电器的辅助触点检测进行了研究,并进行了试验室和实车试验验证。试验结果表明,设计的PHEV电池管理系统SOC动态估算准确,绝缘状态检测可靠,充电启动和退出流程合理,满足车用设计要求,并且具有良好的抗干扰性。     

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。     

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.     

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。     

单电机混合动力汽车最优线控制策略研究

针对一款新型的单电机混合动力汽车,首先按照发动机最低燃油消耗曲线、发动机外特性曲线、电机外特性曲线以及电池SOC的高低进行工作模式的划分;其次采用人工鱼群算法对关键门限值参数(电池SOC工作的上下限值以及围绕最低燃油消耗曲线上限波动值)进行优化;最后制定出最优线控制策略,并与恒温箱控制策略和功率跟随策略进行了仿真比较。     

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。     

基于系统效率最优的CVT混合动力轿车转矩优化分配方法

无级变速器CVT消除了挡位概念,其速比在一定范围内连续可调。配备CVT的混合动力汽车能够实现动力源转矩和传动系统的优化匹配。针对此问题,提出了基于系统效率最优的CVT中度混合动力轿车动力源转矩优化分配方法:。该方法:综合考虑了各个关键部件的效率,以混合动力系统的总体效率为优化目标,以车速、车辆加速度、电池SOC为状态变量,优化分配了驱动工况下各动力源输出转矩,为整车能量管理策略的制定奠定了基础。     

中国新能源汽车产业与技术发展现状及对策

为促进中国新能源汽车产业与技术的发展,首先从中国新能源汽车发展现状出发,对现阶段中国新能源汽车整体产业、关键零部件产业及基础配套设施等产业链重点环节发展现状进行系统的梳理,并对中国新能源汽车整车技术、动力电池技术、驱动电机技术、燃料电池技术等核心技术取得的进展进行总结。然后,通过对标国外纯电动汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车、动力电池及驱动系统的技术前沿,分析中国新能源汽车与国际先进水平之间存在的差距与不足。基于现状分析,从战略政策、核心技术、研发生产、产业体系、示范推广、产品销售6个方面对目前中国新能源汽车发展存在的问题进行深度剖析,并进一步从顶层设计、自主创新、基础支撑、产业生态、配套体系以及商业模式6个方面为中国新能源汽车未来的产业发展路径和技术突破方向提供对策建议。最后,对中国未来新能源汽车产业与技术的发展路径进行思考。研究结果表明：产业布局方面,应合理布局整车及零部件配套企业,推进企业集群化,产业集聚化;纯电动汽车应着重发展一体化电动底盘,加大新体系动力电池的研发力度;插电式混合动力汽车应重点发展高性能混合动力总成与专用发动机,以及动态协调控制技术;燃料电池汽车应以发展燃料电池电堆及关键材料为重点,同时兼顾燃料电池系统及核心部件的开发。     

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...     

燃料电池混合动力瞬时优化能量管理策略研究

以提高燃料经济性为目标,采用基于瞬时优化的方法开展能量分配策略研究,并引入了蓄电池等价燃料消耗理论,将蓄电池电能消耗或者电能补充,等效为燃料电池发动机的燃料消耗量,并由此建立系统瞬时燃料消耗量函数.为保证蓄电池工作在最优的范围内,引入蓄电池的充电保持策略.仿真结果表明,按照等价燃料消耗量瞬时优化理论得出的优化结果,能提高燃料经济性,同时蓄电池SOC保持在合理范围内,对今后实车的研制具有一定指导意义.