共查询到10条相似文献,搜索用时 593 毫秒
1.
基于PNGV改进模型的SOC估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2015,(5)
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。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
SOC估算有如开路电压法、安时积分法、神经网络法、卡尔曼滤波法等多种方法[1]。江淮某轻型纯电物流车磷酸铁锂电池SOC估算采用较为成熟、稳定的安时积分策略、充电末端Vmax校准及放电末端OCV修正策略[2]。市场车辆在环境14℃~16℃时,放电末端常出现修正导致SOC5~8%幅度的跳变,文章通过对比分析,细化不同温度SOC-OCV矩阵,较好的解决上述问题。 相似文献
7.
8.
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。 相似文献
9.
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。 相似文献