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.     

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.     

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。     

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...     

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。     

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。     

基于改进容量增量分析法的锂电池可用容量估计

针对动力锂电池在使用过程中难以高效准确估计其衰退后可用容量的问题,提出一种不依赖滤波算法的容量增量分析法获取不同型号电池的容量衰退特征,并基于数据驱动的方法搭建可用容量估计模型。首先,分别分析低通滤波与小波滤波在获取容量增量曲线中存在的问题,并对比差分电压值在1、10、20、50 mV时容量增量曲线的形态。其次,采用移动方差算法对不同电压差分值下容量增量曲线的波动性做出评价,确定出峰值特性明显且平滑的容量增量曲线。提取曲线的峰值作为动力锂电池的老化特征,运用斯皮尔曼相关性系数验证老化特征与电池老化状态之间的相关性。然后,引入门控循环单元建立锂电池的可用容量估计模型。最后,将不同老化测试条件下的2类电池老化数据集用于模型验证。研究结果表明:所建立的估计模型能够有效估算锂电池全寿命循环内的可用容量值,2组数据集中测试结果的相对误差除个别值外,多数相对误差值在2%以内;数据组1中,分别选取电池1和电池3测试数据的前50%为训练数据,后50%为测试数据,训练结果绝对误差稳定在0.05 A·h左右,测试结果绝对误差在0.04 A·h左右;对电池2与电池3的全寿命循环可用容量做出估计,结果相对误差稳定在2%左右;数据组2中对电池5、电池6和电池7的全寿命循环可用容量估计结果的相对误差整体亦在2%以内;且模型能够对锂电池循环过程中出现容量再生现象的循环做出4%以内的准确估计,显示出良好的估算精度和泛化能力。     

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...     

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。     

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.     

电动汽车磷酸铁锂动力电池技术的发展

介绍磷酸铁锂动力电池在电动汽车发展中的重要作用,分析当前磷酸铁锂动力电池存在的关键技术问题,提出促进磷酸铁锂电池技术发展采取的措施。     

基于GGAP-RBF神经网络的多参数纯电动客车蓄电池荷电状态预测

为了准确预测纯电动客车蓄电池的荷电状态(SOC),提出了基于广义生长剪枝径向基函数(GGAP-RBF)神经网络的多参数纯电动客车蓄电池SOC预测模型.首先以蓄电池端电压、放电电流、环境温度和循环次数作为神经网络输入参数建立GGAP-RBF神经网络蓄电池SOC预测模型,然后以不同放电倍率、环境温度和循环次数的蓄电池放电试验数据作为样本对模型进行训练,并建立了蓄电池仿真模型和纯电动客车整车仿真模型,最后进行了城市道路循环行驶工况(UDDS工况)下单体蓄电池放电试验和纯电动客车40 km · h-1等速行驶续驶里程试验研究.结果表明:UDDS工况下,SOC预测值与试验值的均方根误差为0.026 4,平均绝对误差为0.020 6;纯电动客车40 km· h-1等速行驶工况下,SOC预测值与试验值的均方根误差为0.039 9,平均绝对误差为0.031 3;表明所建立的蓄电池SOC预测模型在各种工况下均能精确预测蓄电池SOC.     

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...