基于滤波算法的锂电池SOC估算方法对比分析研究

电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为电池管理系统中的重要参数之一,为保证电池管理系统的安全可靠和延长电池循环使用寿命,准确估算SOC具有重要意义。通过建立戴维宁(Thevenin)等效电路模型,结合卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,实现对锂电池SOC估算精度进行对比研究。仿真结果表明,EKF算法仿真估算SOC精度明显高于KF的估算精度,估算精度可达2%。     

基于EKF滤波算法的电动汽车电池SOC精准估算

电动汽车电池荷电状态(SOC)的快速精确估算是电池管理系统的核心技术。针对电动汽车电池的工作特性,在Thevenin电池模型的基础上,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,在不同温度、放电倍率及初始误差的情况下实现了对电动汽车电池SOC的精准估算,并与复合电池模型进行了对比仿真实验。实验表明,采用基于Thevenin电池模型的EKF滤波算法可以快速完成电池SOC的精准估算,误差在5%以内。     

基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

准确估算电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波(EKF)估算电池SOC精度,将灰色预测模型(GM)和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波(GM-EKF)算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM(1,1)替代EKF算法中Jacobian矩阵,对当前时刻电池系统状态预测,即实现系统状态先验估算;再通过观测值对系统状态进行更新和修正,获得后验估算值,实现对电池SOC的估算;最后在自主搭建的电池实验平台上对电池进行模拟工况放电实验。实验结果表明,GM-EKF算法相比EKF算法,估算电池SOC具有更高的精度,估算误差不超过±0.005。研究结果对电池管理系统估算电池SOC具有现实指导意义。     

基于锂电池SOC估算方法

电池的荷电状态(State of charge,SOC)是锂电池组电池管理系统的重要参数,而电池的SOC估算受到很多因素的综合影响,难以保证其估算精度。准确的电池模型是精确估算SOC的基础,通过对电池模型的改进、模型参数的实时更新,提高了模型参数的精确度;修正的扩展卡尔曼滤波并结合修正的安时积分法,减小了温度、充放电倍率等因素的影响,从而提高了SOC估算的精度。     

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。     

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。     

纯电动汽车电池管理系统及SOC精确估计

基于阀控式密闭铅酸蓄电池,设计了一套纯电动汽车电池管理系统。依据Randles二阶等效电池模型,应用扩展卡尔曼滤波算法,对电池荷电状态(SOC)进行估计,并将估算结果与传统的安时积分和开路电压结合算法进行比较分析,经实验与仿真验证,此法对预测SOC值有较高的精确度和可靠性。     

基于自适应卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

考虑到传统的卡尔曼滤波策略在未知干扰噪声环境下不能对锂离子电池的荷电状态(SOC)进行准确的估计,简要论述了锂离子电池的等效电路模型,提出了自适应卡尔曼滤波方法,利用Matlab/Simulink建立了基于自适应和常规的卡尔曼滤波法的锂离子电池SOC估计的仿真模型,分析研究了在未知干扰噪声下两种滤波法的SOC估计值变化曲线以及误差关系。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差较传统的要小,从而有效降低了未知干扰噪声对电池管理系统所受到的影响,且具有较好的鲁棒性,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供了一定的参考。     

锂离子电池模型参数辨识与荷电状态估算

锂离子动力电池是巡检机器人常用动力源,机器人控制系统需根据电池的荷电状态(SOC)决策工作状态.建立了锂离子电池的二阶Thevenin等效电路模型,用遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)完成模型在线参数辨识,并用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)实现SOC值的估算仿真.在此基础上,设计开发了一套基于STM32微控制器的SOC估算系统,实现了机器人应用中的电池参数采集及SOC估算.     

基于PSO-ELM的储能锂电池荷电状态估算

对锂离子电池荷电状态(SOC)进行准确估算是保证电池管理系统安全稳定运行的关键。常用的安时积分法存在累积误差,卡尔曼滤波算法需要建立精确的电池模型,神经网络法不依赖具体的锂电池模型,能够反映锂电池的非线性关系,因而受到广泛关注,然而传统神经网络估算SOC训练时间长、精度低。针对以往电池SOC估算精度低等问题,文中提出粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)神经网络的方法。以电池电压、电流和温度作为PSO-ELM模型的输入向量,以SOC作为输出向量。将实验获得的数据导入模型进行训练和测试,采用PSO对ELM随机给定的输入权值和隐含层阈值进行寻优。仿真结果表明,与BP神经网络的预测结果相比,文中估算SOC的方法具有更高的精度。     

基于DEKF的储能电池系统SOC估计方法研究

电池管理系统(BMS)是储能电池系统安全稳定运行的重要保障。为了保障储能电池系统的运行可靠性,在BMS投入运行前进行系统测试具有重要意义,而目前对于储能系统BMS的荷电状态(SOC)估计方法缺乏测试规范和标准。因此,文中针对储能电站BMS建立了入网测试平台,根据电池外特性信息建立Thevenin等效电路模型,电池开路电压曲线获取采用了电池倍率放电曲线外推的方法,结合双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法实现SOC的准确估计,并与EKF方法进行了对比。结果表明,DEKF方法在收敛速度和SOC估计精度上存在优势,分别在典型联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试(DST)测试工况下,运用DEKF方法和EKF方法估计得到的SOC误差都低于1%,电池端电压误差分别在±10 mV和±20 mV以内,平均绝对误差分别为2.7 mV和3.8 mV。     

融合算法在蓄电池SOC估算中的研究综述

蓄电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统中的重要参数之一,准确估算电池SOC对生产运行具有重要意义。首先,阐释了SOC的定义;其次,分析了传统单一SOC估算法的不足;然后,论述了近几年蓄电池SOC融合估算方法如神经网络、卡尔曼滤波法和综合法的研究进展,并分析了各种方法存在的优缺点;最后,给出总结与展望。提出充分利用数据挖掘和深度学习技术,将BMS记录的历史数据用于蓄电池SOC的估算,有助于提高计算精度和应用范围。     

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。     

基于改进PNGV模型的动力锂电池SOC精确估计

作为动力锂电池的核心参数,锂电池的荷电状态(SOC)的精度估算决定了储能系统控制的精度和管理的可靠性,目前业内对于SOC估计算法的研究不够深入,导致精度低,计算量大,并且依赖于初始值精度,工程应用难度大,以至于动力锂电池管理系统的精确控制和管理难以实现。对电池等效电路PNGV模型进行改进,提高了模型精度,并结合拓展卡尔曼滤波算法(EKF)实现了高精度的SOC估计,通过电池实测和仿真验证,该算法提高了SOC估算精度,解决了SOC估计依赖初值精度问题,具有较高的工程应用价值。     

基于增量误差的卡尔曼滤波算法全区间荷电状态估计

在电池管理系统领域，精确的荷电状态SOC（state-of-charge）估计是众多状态估计中最基础的技术之一。但在一些特定的SOC区间段内，便于实际应用的等效电路模型并不能很好地等效电池的特性，故基于传统卡尔曼滤波算法的SOC估计会出现精度下降的问题。提出一种基于增量误差的卡尔曼滤波算法，通过离线分析等效电路模型在各个SOC区间段内的性能优劣，得到各个SOC区间的噪声协方差控制表；将噪声协方差应用于对应的SOC区间段内，从而实现对全区间SOC的精确估计。实验表明在SOC低于20%的区间内，采用基于增量误差的卡尔曼滤波算法可以大大提高SOC估计精度。     

锂电池的电量估计仿真研究

锂电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)直接反映电池的剩余电量,是电池组管理的核心参数。然而,电池循环次数的增加、瞬间大电流、温度等因素将导致电池特性发生变化,因此使用扩展卡尔曼滤波(EKF,extended kalman filtering)对锂电池的荷电状态进行估计会引入较大的误差甚至算法发散。为了有效抑制参数扰动和系统的非线性,基于一种改进的二阶RC等效电路模型,应用粒子滤波算法(PF,particle filtering)实现了锂电池荷电状态的估计。最后,根据锂电池放电实验所得数据进行仿真,结果显示了该算法的优越性。     

应用Kalman滤波法估计铅酸蓄电池SOC

在蓄电池的充／放电过程中,正确估计其剩余容量,对充／放电控制器采取下一步的动作有着非常重要的指导作用,针对蓄电池充／放电的实际情况,在分析了传统SOC估计方法不足的基础上,引入Kalman滤波法作为蓄电池荷电状态（soc）估计的主要算法。本文采用Randles等效电路模型,详细给出了Kalman滤波法估计SOC的算法推导,通过Matlab软件仿真验证了运用KalmaJ,滤波法可以有效跟踪蓄电池SOC的变化,并且控制精度优于传统方法。     

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