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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

锂电池SOC研究综述

荷电状态(state of charge)是锂电池的一个重要参数。根据锂电池SOC值可以清楚地了解电池的使用情况,进行有效的电池能量管理。但锂电池地充放电是个复杂的化学过程,对锂电池SOC的估算多是基于锂电池的等效模型进行。本文主要研究了现有的锂电池等效模型,依据现有模型重点研究了锂电池SOC的估算算法,对比各类估算算法,指出各算法的优点以及存在的问题。目的是寻找行之有效的SOC估算算法,给出未来锂电池SOC估算算法的研究方向。     

基于RLS和UKF算法的锂电池SOC估算研究

电池的荷电状态估计是锂电池管理系统重要的参数之一,在电池能量优化,电池安全及系统可靠性优化方面发挥着重要的作用。文章以二阶Thevenin等效电路作为电池模型,通过递推最小二乘法(RLS)对电池参数进行辨识,采用无迹卡尔曼滤波算法估计电池的SOC(State of charge)。并将估计的结果与试验测量结果进行比较,仿真结果显示,RLS与UKF的联合估计方法可有效估计电池的SOC值,使估算偏差值基本保持在2%以内。     

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。     

汽车铅酸蓄电池SOC的实时估计方法

为应对汽车铅酸蓄电池荷电状态在线估计的需求,分析了现有SOC估计方法不足;在给出Thevenin电路模型基础上,结合铅酸电池的开路电压与SOC关系曲线,获得SOC估计线性化的输出方程,进而提出采一种基于卡尔曼滤波的铅酸电池SOC在线估计方法。通过卷绕式铅酸电池实验和计算结果表明,该算法能够实时估计电池SOC状态,最大误差小于5%,相比于传统的安时积分法更适合用于在线检测。     

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.     

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。     

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。     

车用锂电池SOC估算法研究进展

文章介绍电池热管理技术(BMS)的一项关键技术即荷电状态(SOC)的几种估算方法及多种方法综合应用。在此基础之上分析了多种方法的综合应用及新型的研究方法、各自方法的优缺点和适用场合。进一步明确了SOC算法的发展趋势,为今后锂电池荷电状态估计方法的创新发展提供了一定的参考。     

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。     

基于分数阶无迹粒子滤波的动力电池SOC估计

针对纯电动汽车动力电池组荷电状态(SOC)估计问题,提出一种基于可变温度的分数阶Thevenin模型的建模方法,并采用分数阶无迹粒子滤波(FUPF)算法估计电池SOC。建立Thevenin模型的分数阶电池模型,采用试验设计(DOE)方法和遗传算法进行参数辨识,利用FUPF算法对SOC进行估计,并与无迹粒子滤波算法进行比较。试验结果表明,基于FUPF算法与可变温度的分数阶电池模型的SOC估计方法能够在较宽温度范围内保持较高的估计精度且比整数阶模型估计精度更高。     

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。     

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。