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。     

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。     

基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。     

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。     

基于BP-EKF算法的锂电池SOC联合估计

电池荷电状态(SOC)的准确估计是电动车辆进行整车控制优化的先决条件,也是合理实施电池管理的依据。本文中在确定1阶RC等效电路模型的基础上,采用含有遗忘因子的递推最小二乘算法和BP-EKF算法对模型参数与SOC进行在线联合估计,提出一种BP神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的锂离子动力电池SOC估计方法,使用相应的滤波输出参数离线训练BP神经网络,进而将训练成功的BP神经网络用于补偿EKF算法的估计误差。通过仿真和电池动态工况试验验证,结果表明,与EKF算法相比,所提出的SOC估计方法具有良好的抑制发散和鲁棒性能,能有效提高SOC的估计精度。     

一种改进的动力电池阻抗参数和荷电状态分层在线联合估计方法

传统的电池模型参数和荷电状态SOC联合估计算法通常采用双层架构:一个递推估计器辨识所有模型参数,另一个递推估计器推测SOC。由于待辨识参数较多,该算法往往存在调参麻烦、鲁棒性不高等问题。为解决该问题,本文中提出一种基于3层架构的阻抗参数和SOC在线联合估计算法,将欧姆内阻和极化参数分开辨识,以降低问题的复杂度。另外,通过分析1阶RC模型建模误差的动态特征,引入一个基于1阶惯性环节的集总误差模型,提高了1阶RC模型的精度。两组实车运行工况数据的验证结果表明:所提出算法的鲁棒性比传统算法明显提高,精度也有所提升;25和-20℃工况下的SOC估计误差能分别快速收敛到2%和3%以内。同时,敏感性分析结果表明,该算法对初始误差也具有较好的鲁棒性。     

基于改进无迹卡尔曼滤波的电池SOC估计

针对电池SOC初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在初值误差较大时收敛较慢的问题,在此基础上提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。通过实验可以看出,改进算法不仅克服了无迹卡尔曼滤波收敛速度慢的问题,而且提高了估计精度;使用改进算法对老化过程中的电池进行SOC估计,最大估计误差在4%以内,可以满足电动汽车的使用要求。     

基于无迹卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计

应用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行锂电池的SOC估计,采用Thevenin二阶RC等效电路模型,对HPPC电池脉冲充放电实验数据进行Matlab处理,得到较为准确的模型。通过在Matlab中编写算法程序,对不同工况的估计值与实际值进行误差估算及对比分析,通过此算法进行SOC估计,得到该算法可有效降低系统误差并纠正SOC的初值偏差。     

基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计

准确估计锂离子电池荷电状态（SOC）对于突破电动汽车发展瓶颈，推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题，提出基于遗忘因子的递推最小二乘法（FRLS）的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据，在线辨识模型参数并实时更新，实时反映电池内部参数的变化过程，对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼（CKF）滤波过程中对噪声敏感的问题，提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波（ARWCKF）方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变，通过引入随机加权因子，自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测，抑制系统噪声对状态估计的干扰，避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题，提出基于奇异值分解的容积点计算方法，克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题，并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明：所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力，最大电压估计误差不超过40 mV，SOC估计误差不超过1%。     

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。     

三元锂电池荷电状态估计的传感器误差影响CSCD

锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。     

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。     

一种改进的电动汽车锂电池RC滞后模型及其应用

为提高电动汽车电池SOC估计精度、收敛速度和鲁棒性,提出了一种改进的锂电池RC滞后模型及自适应粒子滤波的SOC估计方法。在传统RC模型基础上加入滞后模块,使用粒子群算法搜索的方法求解模型参数,综合考虑计算量和模型精度,确定了一阶RC滞后模型作为锂电池等效模型。在传统粒子滤波基础上,提出了观测噪声方差自适应估计方法。仿真结果表明,SOC初值误差较大时,自适应粒子滤波收敛速度和鲁棒性、SOC估计精度和稳定性明显优于传统算法。     

异常情况下电动汽车锂电池SOC估计

为提高锂电池在状态突变、模型不准确、SOC初始误差大等异常情况下的SOC估计精度和收敛速度,提出了基于强跟踪卡尔曼滤波算法的SOC估计方法。建立了锂电池的双RC等效电路模型,使用HPPC方法辨识了模型参数;分析了扩展卡尔曼滤波原理和缺陷,在误差协方差矩阵中引入时变渐消因子,用于改进修正系数矩阵,强行使残差序列保持正交特性,基于此原理提出了强跟踪卡尔曼滤波算法。经仿真验证,在模型不准确和状态突变情况下,强跟踪卡尔曼滤波的最大估计误差为2%,而扩展卡尔曼滤波最大误差为4.5%;在SOC初始误差较大情况下,强跟踪卡尔曼滤波在15 s内收敛至真值,而扩展卡尔曼滤波在40 s时收敛至真值。     

基于剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法

针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。     

融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究

为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度，本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计，以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正，从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明，锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%，取得了良好的预测效果，丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。     

考虑老化的电动汽车退役锂电池SOC在线估计

为提高电动汽车退役锂电池在梯次利用中的安全性,需要准确及时获取退役电池在使用过程中的荷电状态（SOC）参数值。由于退役电池不断老化会引起容量较快衰减,严重影响SOC参数的估计精度,所以文章提出了一种考虑退役锂电池容量衰减的SOC在线估计方法。经过混合脉冲功率（HPPC）和动态应力测试（DST）循环工况的试验测试,证明了所提方法能够在不同使用工况下准确和实时估计退役锂电池的SOC,并且最大估计误差均小于2%。     

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。