基于二阶斯特林插值滤波器的电池SOC估计

锂离子电池荷电状态(SOC)精确估计是延长电池寿命和安全使用的关键。为了准确估计电池的荷电状态,本文采用混合二阶RC模型和二阶斯特林插值滤波算法对锂电池的SOC值进行估计。首先对混合二阶模型的锂电池动态特性跟踪性能进行了研究,随后给出了一种基于二阶斯特林插值滤波器的锂电池SOC估计算法,并在安时积分法中加入不可用容量作为新的标准值。最后用实验数据与仿真结果进行了对比。仿真和实验的结果表明,该模型能很好地体现锂电池的动态特性,且二阶斯特林插值滤波算法有着比扩展卡尔曼滤波算法更好的估计精度,而且比起EKF能更准确的跟踪锂电池的非线性程度。     

基于分数阶模型的锂离子电池SOC与SOH协同估计

锂离子电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估计对电动汽车稳定运行十分重要.以精确估计电池SOC和SOH为目标,提出了一种基于分数阶模型的协同估计算法.建立基于二阶RC电路模型的分数阶电池模型,采用自适应遗传算法(AGA)辨识模型参数,利用分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法估计SOC,并结合自适应无迹卡尔...     

基于UKF的在线锂离子电池SOC估算研究

锂离子电池的精确荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一,它依赖于电池模型的准确性。由此,基于二阶等效电路模型,采用一种带有遗忘因子递推最小二乘(FRLS)的在线参数辨识方法,以及在线辨识用于锂电池SOC估算的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)来研究精确的SOC电池管理系统。并通过动态应力测试(DST),验证该模型的准确性,以及验证所研究方法在SOC估算上的准确性和稳定性。实验结果表明,与离线的UKF方法相比,基于UKF的在线SOC估算方法具有较高的精度和稳定性。     

影响锂离子电池SOC因素的灰色关联分析*

为定量分析电流、开路电压、环境温度等因素对电池荷电状态(SOC)变化率的影响,提出采用灰色理论中的灰色关联分析方法确定各个因素与SOC的灰色关联度(r)。通过建立灰色关联分析模型分析锂离子电池在不同工况下放电实验数据,确定上述因素对SOC灰色关联度,实验结果表明:放电电流对电池SOC影响最为显著(r=0.869 0),其次为开路电压(r=0.600 5),环境温度影响最小(r=0.583 1)。试验结果验证了灰色关联分析模型可定量给出每种因素的影响程度,该研究可为优化SOC预测模型和进一步提高电池SOC估算精度提供理论依据。     

基于EMF等效模型电动车镍氢电池SOC估计

讨论了电动汽车镍氢动力电池荷电状态(State of Charge,简称SOC)的估计方法。提出用电动势(EMF)等效电路模型法来估计电池的SOC。研究确定了EMF与SOC之间的关系,并通过电路分析,计算得出电池EMF与端电压之间的关系,最终建立了端电压与SOC关系。通过实测数据并利用模型估计数据的对比得出,SOC的误差在混合动力汽车的允许误差范围内。该方法在车辆停车和行驶时均适用。     

基于自适应理论的锂离子电池SOC估计

磷酸铁锂电池作为我国电动汽车用动力电池的主要形式,得到广泛的研究和应用。电池负荷状态(SOC)估计是锂离子电池智能管理系统(BMS)研究的难点和重点;锂离子电池在使用过程中,工况具有很大的不确定性,而SOC用到的电池参数模型和使用工况又有很大的关系,因此本文利用自适应原理,在电池的实际使用过程中,不断的去采集电池状态信息,修正电池模型参数,适应不同的工况,完善SOC估计的功能。本文的设计思路是通过自适应测量,修正开路电压-荷电状态(OCV)曲线、实际电池容量和电池内阻曲线,然后根据修正后的参数结合安时计算方法进行综合估算,以便在电池整个寿命过程中都能判断电池状态和进行负荷状态估计(SOC)。     

基于Transformer的锂离子电池SOC估计方法

此处提出了基于Transformer的荷电状态(SOC)预测模型以提高对锂离子电池的SOC预测精度及效率。首先将易于测量的电压电流等数据作为编码器的输入,利用编码器端的多头注意力机制来提取深层特征,充分地利用输入数据的特征信息,同时将目标SOC作为解码器端的输入,将编码器的输出输入至解码器端,最后输出时移后的SOC得到预测结果。为了防止标签泄露,在解码器端的输入采用了掩码机制,同时实现了卷积神经网络提取特征和循环神经网络利用数据变化的时序性。利用锂电池的工况放电实验数据进行训练,以均方误差(MSE)作为评价标准。实验结果表明,所提出的基于Transformer模型具有较高的预测精度。     

一种基于UPS EMI Noise的一阶滤波器的设计

从分析传导测试原理入手,利用阻抗测试电路分别测试和分析共模干扰信号和差模干扰信号的源阻抗,分析干扰信号的传播路径,从而分别建立共模干扰信号和差模干扰信号一阶滤波器的电路等效模型,并进行理论的分析计算和公式的推导,得到一阶滤波器理论设计方法和规范步骤.     

基于电池暂态响应分析的锂电池SOC估计

锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛.精准的电池荷电状态(SOC)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的条件下,完成精准电池SOC估计十分困难.通过脉冲激励电池的充放电暂态响应特性分析,辨识等效电路模型参数,建立电池不同工况条件下的动态电池模型,并采用扩展卡尔曼滤波方法对纠正参数辨识和OCV-SOC映射中的误差.以Arbin测试平台估算结果作为对标,验证了所提方法的有效性.     

基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计是电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)的最为重要的关键技术之一。为此,提出了一种基于改进型遗传算法(genetic algorithms,GA)的BP神经网络的锂离子电池SOC估计。利用MATLAB人工神经网络工具箱和谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱共同建立GA-BP神经网络模型,用于预测锂离子电池在任一状态下的SOC。经仿真实验表明,与经典的BP神经网络预测方法相比,基于改进型GA-BP神经网络的锂离子电池荷电状态估计精度有效提高了,且具备良好的收敛性。     

基于 GRU-UKF 的锂离子电池 SOC 估计方法研究

精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全 性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元 (GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池 SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明, 在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提 高 SOC 的估计精度。     

基于双无迹变换的锂离子电池SOC估计研究

电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标,然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统,精准估计SOC十分困难。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题,基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法,采用动态函数提高卡尔曼增益,从而提高SOC估计精度和效果。通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果,在电压和电流变化剧烈的条件下,平均绝对误差为0.11%,精度相对提高了58%,均方根误差为0.15%,稳定性相对提高了63%。     

基于分数阶理论的车用锂离子电池建模及荷电状态估计

针对电动汽车动力锂离子电池的状态估计问题,提出一种基于分数阶等效电路建模方法,并采用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)。首先建立基于二阶等效电路的分数阶电池模型,采用遗传算法辨识阶数,然后利用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池SOC,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较。实验结果表明,在恒流放电下采用分数阶模型,其端电压最大绝对误差为0.014V,SOC最大估计误差不超过2%。本文提出的基于二阶等效电路的分数阶模型及分数阶卡尔曼滤波算法,不仅给出了一种准确、可靠的建模方法,而且为有效提高电池管理系统中SOC估计的准确性提供了途径。     

分数一阶电路等效模型估计锂离子电池SOC

等效电路模型可用于对锂离子电池进行监控和管理,其精度与复杂性至关重要。选用整数一阶、整数二阶和分数一阶等3种电路模型对锂离子电池进行等效建模,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法辨识模型中的参数,并应用辨识所得的参数,通过扩展卡尔曼滤波算法估计荷电状态(SOC)。对比模型预测的端电压与真实端电压,以及估计所得SOC与真实SOC,发现整数一阶模型估计SOC的误差约为8%,整数二阶模型的误差约为7%,而分数一阶模型的误差仅约为1%。     

基于多随机模型的老化锂离子电池SOC估计

老化现象显著影响锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出一种对电池老化具有鲁棒性的SOC估计方法.离线辨识电池的参考模型,在参考模型的基础上生成多个随机模型,利用模型的输出预测电池电压的响应.根据随机模型与实测电压的匹配程度,对各随机模型赋予权重;将每个随机模型的SOC估计值带权累加,得到待估计的SOC.提出的方法...     

基于改进模型的锂离子电池SOC估计

为提升锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出一种易于工程实现的二阶RC滞回等效电路模型.该模型采用差分进化(DE)算法对参数进行优化辨识,在城市道路循环工况(UDDS)、新标欧洲循环测试(NEDC)运行工况条件下对端电压和SOC进行估算.相比于传统二阶RC等效模型,二阶RC滞回等效电路模型估算的端电压误差小于10 mV,SOC误差减小至1％.此改进模型更符合锂离子电池的电化学特征,以此模型进行扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的SOC估计具有更高的估计精度,为1％.     

不同温度下基于模型滤波的锂离子电池SOC估计

建立了一阶电池等效电路模型来表现电池的特性,在不同温度下对电池参数进行辨识并建立电池参数与温度的函数关系,在不同温度下利用非线性预测滤波算法对电池进行SOC估计。结果表明,在不同温度下,所提出的方法都能得到很好的估计结果。     

基于双自适应扩展粒子滤波器的锂离子电池状态联合估计

为了更好地优化电池的能量管理,提高电池的利用效率,加强电池的安全性能,有必要对锂离子电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）进行精确估计。为解决噪声协方差取值和粒子采样分布问题,该文首先提出自适应扩展粒子滤波（AEPF）算法,根据状态向量预测的准确度自适应调整噪声协方差,并利用扩展卡尔曼滤波实现粒子分布函数的局部线性化。随后利用双自适应扩展粒子滤波（DAEPF）算法进一步实现电池SOC和SOH的联合估计,避免电池使用过程中模型参数变化对SOC估计的影响,并结合多时间尺度的方法节约所需的计算资源。最后在动态工况条件下对不同电池模型与算法进行对照实验,结果表明,改进后的算法收敛速度明显提升,且能够显著地提高电池的SOC与SOH的估计精度。