基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型.首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BM...     

电动汽车动力电池低温性能研究与应用

电动汽车锂离子动力电池在低温条件下工作时,电池的内阻明显升高、功率和能量急剧下降,导致整车低温下动力性能不足、续驶里程不足、充电受限等问题。通过试验进行了动力电池的低温特性研究,提出了适合整车低温工作的解决方案,通过实车验证,达到了很好的效果。     

新能源汽车电池管理方法综述

电池管理系统作为电动汽车的重要组成部分,其中准确估测荷电状态(SOC)和电池均衡管理是电池管理系统的核心功能,也是优化系统能量管理,提高动力电池的使用效率,延长电池使用寿命的关键,对电池的储能至关重要。详细介绍主要SOC的估测方法和电池均衡管理方法,并对其优劣性进行分析与阐述,通过文献综述与对比分析为电池组在使用时提出理论依据与维护措施,为未来的研究提供便捷研究方法。     

某款纯电动车OCV修正致SOC跳变问题的优化

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。     

基于Nios II的电力机车速度信号处理片上系统设计

介绍了频率等精度测量原理,并应用于基于Nios II的电力机车速度信号处理片上系统设计中,实现了机车速度信号的等精度采集与处理,满足了机车的双闭环控制要求,运用效果良好。     

串联混合动力汽车瞬时优化控制策略研究

建立了基于传动系能量均衡以电池充放电电流为控制变量的系统模型和以等效燃油消耗率最小为目标的优化数学模型。在设定参数条件下,以基于电量平衡的瞬时优化策略对两种常见行驶工况进行了整车仿真。将仿真结果与功率跟随策略的仿真结果进行比较,表明瞬时优化策略能更好地维持车辆行驶过程中电池电量平衡。     

Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分析

针对纯电动汽车电池组的工作状态和输出特性,分析了模型参数的变化对Kalman算法估算精度的影响.指出了纯电动汽车应用Kalman滤波算法估算SOC应考虑的因素,并结合电池模型参数的变化提出了Kal-man方程修正方案.最后通过电池的城市工况模拟试验,验证了分析的正确和可行性.     

铅酸蓄电池放电特性研究

电动汽车具有低污染、低排放、低能耗、低噪声、高效率等优点,在环境保护和新能源利用等方面具有无可比拟的优势,是解决能源危机和环境污染问题较为有效的途径。蓄电池作为电动汽车的动力源,直接影响着电动汽车的动力性和经济性,因此本文针对应用最普遍、技术最成熟的铅酸蓄电池放电特性进行研究。本文首先对铅酸蓄电池的放电原理进行研究,建立了铅酸蓄电池放电模型,基于蓄电池综合测试系统进行了不同放电倍率下的放电试验,最后应用归一化数学方法建立了蓄电池放电试验模型,获得了蓄电池端电压与SOC的关系曲线,为蓄电池的进一步研究奠定了试验基础和理论模型。     

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。     

燃料电池船舶复合供能系统控制策略设计与仿真

针对燃料电池船舶复合供能系统中的燃料电池功率波动问题和储能单元电池荷电状态（State of Charge,SOC）极端分化问题,依据系统拓扑结构,提出基于负载功率频率分解与模糊逻辑控制法相结合的复合供能系统控制策略设计。采用实例仿真验证该设计的优势。结果表明,该设计可有效保持燃料电池输出功率平滑,对储能单元SOC具有良好的均衡控制效果。