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.     

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.     

基于容量修正的安时积分SOC估算方法研究

针对传统安时积分SOC估算法将电池容量视为定值而带来的误差,提出了带容量修正的安时积分法,它通过开路电压法确定电池组SOC初始值,再由电池组充放电试验得到不同倍率、库伦效率、温度等对电池容量的修正因子。仿真与试验结果表明,经改进的安时积分法可有效消除各种误差,估算结果精度较高,可用于SOC的实时估算或作为评价其它SOC估算策略的基准。     

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。     

基于PNGV改进模型的SOC估计算法

基于磷酸铁锂动力电池改进的PNGV等效电路模型,提出了卡尔曼滤波法结合安时积分法估算电池荷电状态(SOC)的方法。该模型考虑了温度、自放电等因素对模型参数的影响,在Matlab/Simulink中建立了仿真模型,通过对比采用卡尔曼滤波法结合安时积分法和单独采用安时积分法估计得到的电池SOC值,表明PNGV改进模型能真实地反映电池特性,并能在允许的误差范围内准确估计电池的SOC。     

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。     

动力电池SOC估算方法的实时工况对比研究

随着燃料电池混合动力汽车的普及,三元锂电池的荷电状态(SOC)估算应用是电池管理系统的重要研究方向,直接决定燃料电池混合动力系统的续航里程。为进一步了解和探索SOC估算方法的准确性,本文基于电池物理模型,通过安时积分法(AH)和内阻法SOC与实际路况SOC的对比分析,研究结果表明:内阻法SOC估算方法能够更符合实际车辆运营SOC的变化情况。     

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。     

基于动态优选遗忘因子最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算

为提高行驶中电动汽车的动力电池荷电状态(SOC)估算精度,以磷酸铁锂电池为例,提出了一种基于粒子群优选遗忘因子最小二乘(PSO-FFRLS)在线辨识模型的电池SOC估算方法。首先建立电池二阶等效电路模型,然后运用粒子群优化(PSO)算法实时为遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)优选最佳遗忘因子,最后,在动态工况下,对比了常用定遗忘因子最小二乘和PSO-FFRLS的在线辨识端电压误差,并分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法联合,对比2种方法的估算效果。结果表明,PSO-FFRLS的端电压在线辨识结果能更好地跟随实测电压且误差极小,其与EKF的联合算法对SOC的估算精度也更高。     

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。     

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。     

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.     

基于安时积分法的电池SOC估算

安时积分法是蓄电池荷电状态估算过程中常用的方法,但是,安时积分法不能估算初始荷电状态,难于准确测量库伦效率和电池可用容量变化的问题。基于此问题,文章结合传统的开路电压法和负载电压法,对安时积分法估算蓄电池SOC的不足进行补偿,解决了安时积分法的缺陷。能够实时估算电池的荷电状态,并对估算过程中的不足通过负载电压法进行修正。结果表明,这种算法能得到了比较精确的估算效果。     

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。     

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。     

不同温度下锂电池剩余电量估算的仿真研究

为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。     

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。     

磷酸铁锂电池SOC的电流脉冲探测研究

在估算动力电池SOC的方法中,累计误差和自放电等因素的存在一直是准确估算电池组整体SOC的一大障碍.文中在不同SOC状态下,通过研究电池对不同充放电电流的响应程度,确定几组响应最强烈的充放电电流,并在电池组实际装车运行中抓取该电流条件下的脉冲,在龟池管理系统(BMS)中与实验所得数据进行对照,作为辅助方法对当前计算的S...