基于SVM的锂电池SOC估算

以锂电池SOC作为研究对象,将基于VC维和结构最小化理论为基础的支持向量机(SVM)的方法引入到锂电池SOC的估算中。充分利用支持向量机的对锂电池非线性独特的功能,综合考虑锂电池的电压、温度及电流等因素对SOC的影响,提出了支持向量机估算电池SOC的算法,并将其在锂电池充放电实验中验证。结果表明,支持向量机在估算锂电池SOC时,可以获得更高的估算精度,为电池管理系统提供一种实用的SOC估算方案。     

基于温度影响的锂电池SOC估算分析

在分析目前常用的锂电池SOC估算方法的基础上,按照不同温度条件下的在线辨识模型,借助改进扩展卡尔曼滤波法,对不同温度下的SOC进行估算分析。将持续变化的方差代入原扩展卡尔曼滤波算法中,完成循环工况下SOC的在线估算工作。     

基于开路电压法的磷酸铁锂电池SOC估算研究

为了提高磷酸铁锂电池的安全性和使用寿命,需要对电池中最重要的参数——荷电状态(state of charge, SOC)进行有效的估算。因此,对电池SOC的估算方法进行研究,通过一种精简的开路电压法可以快速并相对准确地估算磷酸铁锂电池的SOC,相关充放电实验确定了开路电压与电池SOC的对应关系,并分别选用静置前后的开路电压对电池的SOC进行估算。结果表明在磷酸铁锂电池出色的性能基础上,这种简单快捷的开路电压法可以精确地估算其电池的SOC。     

一种150V矿用锂电池管理系统的SOC估算策略

锂离子电池在生产生活中应用越来越广泛,由于目前电池技术的限制,单节电池达不到煤矿电机车的需求,因此需将多节电池串联成电池组,因单体电池的差异性,需要设计一个高效的电池管理系统,而关键技术是SOC估算。针对矿用这个特殊的环境,根据矿用电机车动力电池组的需求,提出了将安时积分法和开路电压法相结合的估算策略。由于锂电池的性能受多种环境因素的影响,其中最主要的是温度因素,因此在估算策略中加入了温度修正,更加准确地进行SOC估算。     

磷酸铁锂电池SOC估算方法研究

磷酸铁锂电池宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOC的估算,但电池的SOC对电池组不一致性和寿命有着重要的影响,因此本文在磷酸铁锂电池的现有SOC估算分析基础上,研究了反应电池电化学特征的伏安特性曲线,提出了不同充电倍率、不同老化程度下可靠和准确的△Q/△V分析方法,利用电池在充电过程中的峰值△Q修正电池SOC值。为电动汽车电池组在线均衡和智能电池系统的管理策略提供依据。     

动力锂电池SOC估算研究其管理系统设计

在研究现有荷电状态(SOC)估算方法优缺点的基础上,采用了扩展卡尔曼滤波法(EKF)估算动力锂电池SOC。以卡尔曼滤波算法为基础,建立了基于戴维宁电池模型的状态空间表达式。根据估算误差分析及锂电池工作特性,对EKF中的卡尔曼滤波增益进行分类修正。设计了一套以DSP为主控制器的管理系统。仿真和实验表明,在模拟汽车工况条件下,改进EKF大大提高了估算精度,均衡方案可有效补偿电池组间不一致性。     

基于修正卡尔曼滤波SOC估算的锂电池变参数模型

现有电网侧储能系统在参与区域互联电网二次调频任务的过程中,由于其响应速率快、运行时间长,故需要建立一种能反映短时储能极化且长时运行下电池电荷状态（SOC）估算准确的电池模型。为此,本文利用自变量SOC与锂电池内部各项应变量参数的关系,提出了一种动态变参数锂电池的建模方法。首先对单体锂电池状态方程进行离散化得到参数可变的动力电池（PNGV）模型;然后采用典型储能单元级联方案对单体电池进行扩容,最后利用修正卡尔曼滤波法对模型中的SOC估算方法进行改进;最后利用MATLAB/ Simulink软件设计电池储能系统间歇性充放电实验,并在二次调频工况下对比了不同储能单元模型的差异。结果表明:本文可变参数模型在拟合实验中误差不超过1.4%,SOC估算在长时间运行工况仿真中精度比传统估算提高9.7%。本文为研究储能参与二次调频相关控制策略提供了更为精确的锂电池模型。     

纯电动汽车用锂离子电池SOC估算方案的研究

为了估算锂离子动力电池的荷电状态（SOC）。基于锂电池外特性的实验数据,建立电池等效电路模型,用分段线性回归的方法来辨识模型参数。在Matlab中搭建电池模型,并研究了扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在估算SOC中的应用。结果表明,所选择的Thevinin模型能真实地模拟电池特性,该算法能有效地解决SOC初值估算不准和累积误差的问题。     

动力磷酸铁锂电池性能分析及SOC估算研究

在介绍磷酸铁锂电池基本性能的基础上,对几种常用的SOC估算方法进行了对比分析,最终选择了采用BP-神经网络的方法对电池的SOC进行估算。同时,为了提高估算的精确性,对训练样本进行了优化处理。仿真实验证明,改进后的SOC算法具有估算准确率高,实时性好的优点。     

高倍率放电法对VRLA电池SOC估算研究

基于Peukert经验公式,针对阀控式密封(VRLA)铅酸蓄电池,以放电倍率和放电时间比值拟合出关系式I1.29·t'=0.409,I∈[0.5C,3.0C],进而推算出Qn=Qn1(In1/In)0.29,I∈[0.5C,3.0C],并从不同规格、容量部分衰减、未充满和低温条件等电池的不同状态下对其进行验证,结果表明VRLA电池的放电倍率与放电时间比值之间的关系受电池状态变化的影响不大,误差最大不超过10％,因此可以利用式Qn=Qn1(In1In)0.29,I∈[0.5C,3.0C]进行高倍率短时间放电得出标准放电电流下的容量,从而对VRLA电池的荷电状态(sOC)进行估算,此方法可以用于储能电池的检测.     

基于FPGA和BP神经网络的电池管理系统设计

在研究锂电池动态性能的基础上,通过大量数据仿真和实际数据测量及修正,设计了电动汽车电池管理系统。基于FPGA内核,采用SOPC嵌入式系统技术,移植UC/OS-II嵌入式实时操作系统,实现了对电动汽车锂电池数据采集、数据通信、均衡管理和自动保护等功能。结合电池实时电压和电流,采用BP神经网络对电池荷电状态(SOC)及健康状态(SOH)进行准确估算,为电动汽车运行提供了监控措施和安全保障。     

动力锂离子电池管理系统的研究进展

锂离子电池是发展电动汽车的最具潜力的能源载体之一,从锂离子电池应用于电动汽车的研究现状出发,阐述了锂离子电池管理系统对于锂离子电池组的重要性以及研究的必要性。介绍了动力锂离子电池管理系统的发展现状,包括电池组外部参数的在线检测、SOC估计以及电池组的均衡,并对动力锂离子电池管理系统未来的发展方向做出了展望。     

动力锂电池组智能管理系统的研究

锂电池具有工作电压高、能量密度大、自放电率低、无记忆效应、体积小等显著优点。但是,锂电池同样也具有充放电过程复杂,安全性差等缺陷。因此,设计具有完善的充放电智能检测功能的动力锂电池管理系统,具有重要的意义。从硬件和软件两部分入手,设计了动态的智能化电池管理系统。该系统能够有效地实现电池充放电过程的控制和管理,提高电池的功率因数,对锂电池的应用具有积极的意义。     

矿用动力锂电池组均衡管理策略及系统研究

针对传统电池组均衡管理策略存在的不足,提出了一种基于容量检测和能量转移的锂电池组高效均衡管理方案。该系统以单体电池容量利用率作为电池一致性评价指标,采用能量双向转移均衡方案实现电池组充放电过程的高效动态均衡。实验结果表明,该系统具有容量利用率高、均衡效率高、可靠性强等优点,具有广阔的应用前景。     

基于Zigbee-GSM技术的矿用锂电池管理系统研究

为了解决有线数据传输技术带来的灵活性和扩展性差、安装和维护不方便等问题,提出了一种基于Zigbee-GSM技术的矿用锂电池组智能管理系统。重点介绍了系统的原理及软硬件设计方案。实践结果表明,该技术方案充分发挥了两种无线通信技术的优点,具有高可靠、低成本、灵活方便等优点,能够有效地保障锂电池组的安全、稳定运行。     

新型锂电均衡管理系统结构设计

锂离子蓄电池组在卫星电源系统上逐步广泛应用,使得卫星电源系统不断向轻量化、小型化发展,因此对锂电均衡管理控制也提出了新的要求。在保证产品功能、性能和工作可靠性的条件下,为了进一步降低产品质量、减小产品体积同时优化生产工艺,对锂电均衡管理系统的各项设计进行了优化。通过新型锂电均衡管理系统的结构设计,不仅实现了体积小、质量轻,而且具备通用化、模块化和系列化的特点。     

电动汽车大容量锂电池管理系统设计

设计了一套大容量锂电池管理系统,使用AT89C52单片机作为控制核心,通过控制电能质量管理芯片DS2438及外围电路,对锂电池的电压、电流以及荷电状态进行精确的测量。采用数字化温度传感器DS18B20在单片机的控制下能完成锂电池温度的检测,利用AT24C02存储器能够使电量信息在系统掉电时不丢失,通过RS232通信串口与上位机进行通信,给出了管理系统的主程序和子程序流程图。大容量锂电池管理系统测量精确、可靠性高,易于模块化生产,具有较高的应用价值。     

锂离子电池组管理系统硬件电路设计与台架试验

以某型纯电动轿车用60Ah磷酸铁锂电池组为研究对象,进行了电池管理系统的开发及台架试验工作;系统分别利用LTC6802芯片实现了底层信息采集模块,利用分压原理实现了高压采集与绝缘电阻检测模块,利用MC9S12XDP512芯片实现了顶层数据处理及与整车信息交互模块。台架试验结果表明,所设计的管理系统能够实时地对电池组各运行状态进行监控及运算处理,并与整车控制器进行可靠的信息交互。     

电动车电池容量及电池管理系统参数化设计

对电动汽车电池容量及个数选择的原则和方法进行了分析和研究,并对电池管理系统进行参数化设计,从而使电池管理系统能够更为精确的对电池运行的各项参数进行监控。以本项目所设计的电动汽车为研究对象,运用上述原则和方法对电动汽车进行电池选型、容量及个数选择,并参数化设计其电池管理系统。实际装车结果表明,根据所述的原则和方法进行选型的电池足以满足电动汽车的最大车速、加速性、爬坡能力、续驶里程等性能指标,参数化设计的电池管理系统可以有效地对电池工作过程中的SOC、总电压、总电流、单体电压、电池温度等参数进行准确实时的监控,确保了电动汽车运行的可靠性和安全性。