动力电池SOC预估方法研究进展

SOC估计是电动汽车电池管理系统的重要功能。动力电池在使用过程中,对荷电状态准确地进行估算可以有效提高电池的使用效率,提高电池的使用寿命。电池SOC不能直接测量,需要通过其它参数和方法间接获得。研究人员为了提高电动汽车电池SOC估计的准确性做了大量研究工作,采用的主要方法有:安时积分法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法及其改进的方法等。主要介绍了各种SOC估计方法的原理及应用中存在的优缺点,评价了各种SOC估计方法。     

动力电池预估方法研究进展

估计是电动汽车电池管理系统的重要功能。动力电池在使用过程中,对荷电状态准确地进行估算可以有效提高电池的使用效率,提高电池的使用寿命。电池不能直接测量,需要通过其它参数和方法间接获得。研究人员为了提高电动汽车电池估计的准确性做了大量研究工作,采用的主要方法有：安时积分法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法及其改进的方法等。主要介绍了各种估计方法的原理及应用中存在的优缺点,评价了各种估计方法。     

大容量锂离子电池SOC估算原理及应用

大容量锂离子电池拥有优越的性能,通过SOC的精确估算才能使其工作在最优状态,充分发挥性能,提高经济效益.为了提高大容量锂离子电池SOC估算的准确性,总结了SOC估算中的一些方法,包括放电实验法、安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波法、神经网络法和电化学阻抗谱法;介绍了各种SOC估算方法的原理;讨论了各种SOC估算方法应用中存在的优缺点.     

电动汽车电池管理系统研究现状及发展趋势

电池管理系统(BMS)监测动力电池的各种状态,具有荷电状态(SOC)估计、电池均衡、热管理和CAN通讯等功能,是电动汽车关键零部件之一.在此回顾了BMS的国内外研究现状并且论述了其总体结构、动力电池SOC估计方法、电池均衡技术和电池热管理技术.最后,展望了BMS未来发展趋势.     

基于改进安时积分法的电动汽车电池SOC估计与仿真研究

为解决安时积分法不能确定电池SOC初始值的问题,采用开路电压法与安时积分法结合的方法(OCV-AH法)估计电池SOC值,并对电池SOC估计系统的控制策略进行研究。控制策略采用开路电压法估计电池SOC的初始值,基于安时积分法实时估计电池SOC。通过Advisor软件获得工况仿真数据,并在Matlab/Simulink中建立OCV-AH法SOC估计仿真模型。仿真分析表明开路电压法能有效消除电池自放电对SOC的影响,为安时积分法提供较高准确度的SOC初始值;OCV-AH法在短时间内估计准确度较高,能够满足电池SOC估计的实际需要,但随时间延长,其估计误差有不断增大的趋势。     

基于支持向量回归的电池SOC估计方法研究

电池荷电状态(SOC)估计的准确性对于混合动力汽车至关重要.将支持向量回归方法用于电动汽车电池SOC的估计.方法中考虑了电池温度、电压、电流、净安时数等因素,对于电动汽车典型工况试验数据得到了小于0.04的误差.比较研究表明:支持向量回归方法比神经网络方法有更好的鲁棒性.     

电动汽车动力电池荷电状态估计方法探讨

准确估计电池荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理的重要内容,SOC的准确评估对延长电池寿命和提高电动汽车整车性能具有重要意义。各国研究人员对电池SOC估计方法进行大量研究,先后提出了多种估计方法。文中介绍了电池SOC的定义及其主要影响因素,根据电池SOC估计方法的特点,按离线和在线方法对SOC估计方法进行总结和介绍,并比较了各方法的特点及实用效果。最后展望了电池SOC估计方法的两个潜在发展方向,即基于电池模型的非线性滤波方法和具有自学习能力的智能方法,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供借鉴。     

一种简化的锂离子电池SOC估计方法

为了克服安时积分法和开路电压法估计电池SOC的缺点,使用扩展卡尔曼滤波法将安时积分法与开路电压法结合起来。使用Thevenin等效电路电池模型作为扩展卡尔曼滤波法的模型基础,提出简化扩展卡尔曼滤波器过程噪声协方差和测量噪声协方差的方法,使电池SOC估计误差接近开路电压法的水平。最后,通过DST实验验证提出的电池SOC估计方法。     

锂离子电池荷电状态估计方法综述

对常用锂离子电池荷电状态(SOC)估计方法分类,指出基于电池模型的闭环估计法是研究的热点。着重对比安时积分法、电压法、卡尔曼滤波法、状态观测器法和智能算法,其中卡尔曼滤波法和状态观测器法使用较多,分别从估计精度和算法设计复杂度两方面分析了这些算法的优缺点。给出SOC在线估计的要求:根据应用场合选择适合的电池模型和估计算法,通常要求估计算法具有一定通用性和较好鲁棒性,SOC估计误差小于5%。     

基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算

电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的核心内容,SOC估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制。在结合开路电压法、安时法的基础上,充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能,综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,提出了卡尔曼滤波修正算法,并将其应用在插电式混合动力汽车电池管理系统中。研究结果表明,卡尔曼滤波修正算法有效地解决了传统安时法无法估计SOC初值和误差累积,以及开路电压法需要电池静置无法做到在线估算SOC等问题,获得了更高的估算精度,为电池管理系统提供一种实用的SOC估算方案。     

动力锂离子电池稳态特性参数Map建模与仿真

提出并实现了一种车用动力锂离子电池稳态特性参数的数学模型,该模型针对混合动力车用8Ah锂离子电池,选取对电池SOC有重要影响的性能参数(电压、电流、温度等),设计相关实验(主要是倍率充放电实验和开路电压SOC关系实验);应用实验数据,通过插值、拟合等方法补充实验缺省数据,建立电池稳态特性参数Map图,用以估算电池的SOC,对建立的Map用实际工况曲线进行仿真。仿真结果表明,应用建立的Map图,对电池稳态SOC查询估算的精度可以达到4%以内。     

基于卡尔曼滤波器的蓄电池剩余容量估算法

蓄电池剩余容量是反映蓄电池性能的重要参数,蓄电池剩余容量的准确估算可以防止电池过度充放电,提高电池寿命。在分析现有估算方法的基础上,建立了一种基于卡尔曼滤波器的蓄电池数学模型,利用卡尔曼滤波器实现了蓄电池剩余电量的最小均方差估算。给出了算法的软件流程和试验结果,证明了此种估算法的可行性。     

全钒液流电池SOC估算方法研究

荷电状态(state of charge,SOC)估算是储能系统研究的核心内容之一,关系到微电网的功率控制与能量管理策略。简述了适用于全钒液流电池SOC的表征方法和估算方法,分析了这些方法的优缺点及适用范围,对全钒液流电池SOC估算的发展趋势做出了展望。     

动力电池电量计

分析了各种电池荷电状态估算方法的优缺点,提出了一种实时检测电池端电压作为判断电池充电状态的安时计量算法。由于该算法构成的电量计能实时、准确计算电池的电量和SOC,并应用于风光互补路灯系统,保证了路灯照明安全、可靠地运行。     

EV用LiFePO_4电池管理系统的研究与实现

为增强电动汽车(EV)电池管理系统功能,提出一种基于无线射频(RF)网络的电池组在线监测和管理设计方案,通过无线网络的分布式控制,实现了对磷酸铁锂电池参数精确监测及数据传输等功能,并采用多种算法相结合对电池荷电状态(SOC)进行估算,提高了估算精度.实验结果表明:本系统能很好地对电池组进行实时动态监控和有效管理,为设计新型电动汽车电池管理系统提供了重要依据.     

基于4维Map图的镍氢电池SOC估计方法

针对现有镍氢电池荷电状态(SOC)估计方法因精确度太低或者对数据、模型参数要求太高而难以实用的问题,提出一种基于4维Map图的电池SOC估计方法.通过大量实验数据,建立镍氢电池SOC与温度、电流和端电压之间的基本Map图,发现在其工作区间20％≤YSOC≤80％内,不同电流、温度条件下的相邻充放电特性曲线基本相互平行.以SOC与端电压之间的关系为基础,分别在电流和温度方向上采用曲线平移的方式插值得到SOC与电流、温度、电压之间的4维Map图模型.利用试验数据进行SOC估计试验,试验结果表明,利用4维Map图模型的SOC估计误差在3％以内,基于4维Map图的镍氢电池SOC估计方法能满足电动汽车电池SOC估计在精确度和易实现性上的要求.     

基于模糊优化决策的锂电池SOC估计

为了提高动力锂电池的使用效能和整车性能,需要准确估计动力锂电池的荷电状态(SOC),在研究分析常用SOC估计方法的基础上,根据开路电压法和卡尔曼滤波算法的特性,引入T-S模糊模型,建立了基于模糊优化决策的锂电池SOC估计方法,通过仿真验证,可有效提高锂电池SOC估计的精度。     

一种新型SOC估计算法的研究

在建立电池管理系统的过程中,动力电池荷电状态(SOC)的实时测量和估计很关键。分析了各种电池SOC估算方法的优缺点,提出了一种实时检测电池端电压作为判断电池充电状态的电压-安时计量算法。由该算法构成的电量计能实时、准确计算电池的电量和SOC,保证了动力电池在电动汽车应用中的安全、可靠运行。     

电动汽车动力电池SOC预测技术研究

电动汽车的电池管理系统需要一个精确和可靠的电池荷电状态 (SOC)预测器。由于铅酸蓄电池真实的SOC受许多因素如电池温度、充放电次数、电池老化等因素的影响 ,传统的SOC预测技术很难达到理想的效果。描述了一种闭环模糊推理方法在铅酸蓄电池SOC预测技术方面的应用。其中 ,闭环反馈环节采用了一个经验公式来调节铅酸蓄电池SOC的预测值。重新定义了一种容易从放电曲线中获得的电池内阻 ,利用这个电池内阻值可以很容易地把不同工况下的电池端电压等效到一个固定工况下的端电压 ,从而可以简化模糊规则的设计。经仿真证明这种方法能够获得蓄电池精确和可靠的SOC预测值