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。     

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。     

锂离子动力电池SOC估算技术进展综述

本文回顾了电池管理系统（Battery Management System,BMS）在电动汽车和可再生能源领域的关键发展阶段,本文重点讨论了电池剩余能量监测技术,即荷电状态（State of Charge, SOC）估计方法。文章概述了常见的SOC测量方法,包括基于模型法、安时积分法、放电测试法和人工神经网络法等。随着技术和时代的发展,电池管理系统正朝着智能化方向演进,采用更为先进的控制方法以提升系统性能。结合新型互联网+的服务模式,云计算和大数据在BMS中的潜在应用也在快速发展,为BMS和SOC估算带来了新的可能性。从未来发展趋势来看新型电池技术和应用场景的不断发展,将对SOC估算技术提出更高要求。在电动汽车快速发展的大背景下,持续优化和创新电池估算方法以满足各类电池和应用环境的特定需求已成为行业发展的必然趋势。     

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。     

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。     

基于电功率的HEV动力电池能量的监控方法

针对目前用于混合动力电动汽车动力电池能量管理的荷电状态法存在的“定义与结果难相一致”的问题,针对基于电功率的混合动力汽车动力电池能量的动态监控方法,建立了相应的数学模型,利用计算机仿真分析和实验来验证该方法的可行性和实用性。     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

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.     

基于模糊-EKF模型的锂离子电池SOC联合估算

以试验数据为基础,建立电动汽车锂离子电池的2-RC等效电路模型,并利用模糊控制联合扩展卡尔曼滤波、安时积分和开路电压等算法建立电池SOC的联合估算模型.实例估算结果表明:该联合估算法最大误差3.12％,精确度高,且能克服单一算法的缺陷.     

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。     

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...     

基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的电动汽车续驶里程估计方法研究

本文中提出一种基于动力电池能量状态估计和车辆能耗预测的续驶里程估计模型。电池能量状态估计采用电池状态模型估计电池剩余的可用能量,分析了不同因素的影响。利用纯电动车测试数据,基于递推最小二乘算法辨识车辆能耗参数,结合行驶工况预测汽车能耗,进而计算续驶里程。与传统的续驶里程估计方法相比,基于电池能量状态估计和整车能耗预测的续驶里程估计模型的精度有较大提高。     

轻度混合动力节能离合器控制策略研究及仿真分析

在传统ISG型混合动力系统的发动机和电机之间增加一个自动离合器,将其定义为节能离合器。针对该ISG型混合动力系统中节能离合器接合问题,进行了节能离合器控制策略研究,并对离合器接合过程进行了动力学分析,建立了离合器控制仿真模型。分析了离合器接合量和接合速度随离合器主、从动盘转速变化的关系。     

教练用电动车能量管理系统状态监测及SOC估算方法

电动汽车蓄电池组的状态参数主要指各电池工作时的端电压、电流、温度和内阻;为了及时了解各电池的状况及剩余电量,我们以教练用纯电动车为依托,设计了一套能量管理系统。详细研究其核心部分——状态参数监测部分,实现电压、电流、温度、电阻信号的实时采集,然后基于开路电压法与安时累积法,运用一定的算法估算出SOC,并且换算成剩余续驶里程,最后将相关参数在仪表上实时显示。     

磷酸铁锂电池SOC估算的研究

磷酸铁锂电池SOC的估算对电池组的寿命有着重要影响。在完成电池特性实验基础上提出一种能够准确估算磷酸铁锂电池SOC的方法--以Ah计量法为基础,利用开路电压法减小Ah计量法的累计误差。仿真结果表明,所提方法比传统Ah计量法具有更高的精度。     

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.     

混合动力汽车多途径节能定量研究

文中分析了动力总成的能量消耗特点及功率流关系,提出了混合动力汽车的4条节能途径,并计算城市客车在典型城市工况下的燃油及能量消耗。分别对各节能途径进行了节能贡献的分析,最后总结了各城市工况下最大的总节能潜力。