一种基于预测开路电压的SOC估算方法

估算锂离子动力电池荷电状态（SOC）是电池管理的一个难点,通过对电池放电曲线及恢复曲线分析,拟合出电池开路电压的计算公式,解决了动态情况下预测电池开路电压的问题,使开路电压估算SOC在电动车上使用成为可能。本文采用建立电池模型的方法,通过实验所得数据对模型进行曲线拟合,得到最优参数,并通过另外几组数据进行验证。实验结果...     

基于多元算法的锂电池SOC估算研究

电池的荷电状态(SOC)是反映电池剩余电量状态的重要参数,精确估计SOC值是电池管理系统(BMS)最重要的功能之一。传统的SOC估算方法如安时积分法、开路电压法、内阻法等的单独使用很难做到对SOC值的精确估计。针对电池SOC前期估算不准、后期累积误差逐渐变大的问题,以Thevenin模型为基础,对传统的安时积分法进行了改进。前期配合开路电压法获取SOC的精确初值,后期结合扩展卡尔曼滤波法修正安时积分法的累积误差,最后用MATLAB对整个过程及其结果进行曲线拟合和分析,实验结果显示所提方法在SOC估算的过程中误差都可以保持在8%范围内,具有较高的估算精度。     

OCV处于平台期的汽车锂电池SOC估算的研究

对于开路电压(OCV)处于平台期的锂电池,剩余电量(SOC)的变化几乎不引起开路电压的变化,初值为这一时期的电池进行SOC估算,误差会增大。基于SOC动态观测模型,使用UKF,PF法对SOC初值为60%的磷酸铁锂电池进行SOC估计,根据电池放电试验所获得数据进行仿真,并辅以初值不在平台期的电池放电试验,结果显示在平台期PF法鲁棒性很差,其余区域PF法则可迅速收敛,得到精准的估计,而UKF法在每个区域都相对稳定。在实际应用中应结合这两种算法的优点,这样才能在电池放电过程中得到精确的估值。     

一种改进型锂离子电池SOC估算方法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度，首先建立锂离子电池的较精确的二阶 RC等效模型，根据模型建立 状态空间方程，其次介绍电池充放电时电压电流采集方法，根据采集的数据，运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)，对锂离子电池的荷电状态进行估算。结果表明，该数据的采集方法具有很高的精度，用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近，精确度可达4％，对噪声有很强的抑制作用。     

基于CNN-LSTM锂离子电池荷电状态的预测

在电池管理系统中,荷电状态（SOC）作为锂离子电池的关键参数,其估算的准确性对电池管理系统尤为重要。提出了基于卷积神经网络—长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）网络的数据驱动方法,选取电池的电压、电流、温度作为输入,SOC作为输出。通过CNN-LSTM网络提取输入与输出之间的非线性相关性、空间性和时序性对SOC进行准确预测,同时采用组合法确定了网络参数。最后,通过MATLAB软件进行实验,实验结果表明,在低温下RMSE仍低于2%,具有较高的准确性和广阔的应用前景。     

基于人工智能的锂电池SOC预测建模与优化

为了实现退役动力锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)的预测,针对退役锂离子电池特殊的非线性关系,提出自适应法和列文伯格算法(Levenberg-Marquardt,LM)相结合优化BP神经网络估算退役锂电池SOC的VLLM动态模型,并验证了随机工况下退役锂电池SOC预测的可靠性。实验结果表明,该模型用优化神经网络法估算SOC的误差能控制在1%以内,随机工况误差在5%以内,提高了退役锂电池SOC的预测精度,为退役锂电池的梯次利用奠定了基础。     

动力电池荷电状态估算方法的研究

由于电池本身特性决定了电池电量的预测成为电动汽车开发的一个难点。但目前各种方法都难以精确地测量蓄电池的剩余电量,并以此计算电动汽车蓄电池的荷电状态（SOC）。在对目前常用的剩余电量计量方法分析基础上,提出了一种基于开路电压法和安时法复合的估算方法,然后利用卡尔曼滤波估计递推算法对蓄电池SOC进行实时估算,并在MATLAB下进行了仿真,实现了电池荷电状态（SOC）的精确估算。     

电动汽车用镍氢电池剩余电量估计方法研究

电池剩余容量预测在电动汽车电池管理系统中占有重要的位置。为准确实时地预测电动汽车动力电池组荷电状态(SOC),以镍氢电池组为研究对象,采用安时累积法与开路电压法相结合对电池组SOC进行预测,通过FPGA对模型及算法的有效性进行验证。实验结果表明该研究方法结构简单,成本相对较低,且预测精度相对较高,有助于提高科研效率并缩短产品研发周期。     

基于开路电压(OCV)的电量计DS2786

1 概述 基于OCV的独立式电量计DS2786可根据空闲状态下电池的开路电压来估算可充电锂离子(Li )电池的可用容量.     

退役锂动力电池SOC预测建模与分析

随着锂动力电池退役周期的到来,电池梯次应用具有现实意义。为了解决梯次再利用时退役电池放电非线性变化剧烈引起的电池荷电状态(State of Charge,SOC)预测精度不高问题,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)优化RBF神经网络预测退役电池SOC的动态模型,相比经典的粒子群(PSO)优化算法具有更好的稳定性。实验结果表明:该预测模型的误差稳定在1%以内,响应速度快,为锂电池充分利用奠定了理论基础。     

基于联合算法的锂电池SOC与SOH协同在线预测

以18650型锂电池为研究对象,建立双极化Thevenin(DP-Thevenin)等效电路模型描述其动静态特征。分别以恒流脉冲放电实验和带遗忘因子的递推最小二乘法完成电池电动势及模型参数的辨识;在Simulink中搭建等效电路模型,以脉冲电流作为激励进行验证,得出模型响应电压与实际端电压契合度较好,平均误差为1.836%;构建电池实验硬件电路,编写算法程序完成了锂电池实验系统的构建。最后,在随机测试工况下借助Matlab分析了基于联合算法的锂电池荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)在预测精确度、错误初值时算法收敛性等方面的性能。实验结果表明,算法可精确估计出电池SOC和内阻大小,最大误差不超过3.5%;且在初值相差15%时,算法可在319 s内收敛至真值附近,鲁棒性较好     

串联锂离子电池组荷电状态评估方法对比

分析了多芯串联锂离子电池组中各组成电芯初始荷电状态差异引起的安全问题,研究了充电电压、放电电压和开路电压与荷电状态对应关系,并进行了试验验证,定量分析和试验验证了电芯间的初始开路电压差异、初始放电电压差异、初始荷电状态差异三者与锂离子电池组安全性的对应关系,提出了初始荷电状态差异的考核方法。     

基于SOC估算的锂电池组复合型均衡拓扑设计

锂电池的均衡管理可以提高锂电池的使用寿命和续航里程。针对磷酸铁锂电池串联电池组中,电池组中各个单体电池之间存在电量不一致的问题,提出一种复合式均衡拓扑结构,通过对单体电池之间的电感或电池组间的变压器选择性放电均衡,实现电池组内的各个单体电池的电量均衡,并测量实际的锂电池放电曲线,拟合锂电池开路电压与SOC的曲线。此外,建立了对应的磷酸铁锂电池Simulink模型,使用SOC估算值作为判断均衡的条件,以提高启动或停止均衡子电路的准确性。在Matlab/Simulink的软件仿真下证明,所提出的复合式均衡方案均衡效果良好,易于实现,控制简易。     

基于回跳电压的锂离子电池SOC模型的建立与应用

通过对高低温下锂离子电池进行充放电实验,对得到的回跳电压等实验数据进行分析,建立了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的锂离子电池剩余容量预测模型,其中以回跳电压和温度为预测系统的输入,剩余容量为输出。在MATLAB平台上,通过用大量的实验数据对ANFIS模型进行训练、校验,将此模型用于不同电池组的剩余容量预测和验证,证明了该模型的可靠性和适用性。     

基于模糊逻辑的变电站蓄电池在线健康状态评估

为了保证变电站直流电源设备运行的安全可靠性,提高铅酸蓄电池健康状态(State of Health,SOH)的评估能力至关重要。提出了一种基于模糊逻辑预测SOH的在线检测法,利用蓄电池在充放电状态下电荷量与开路电压之间的线性关系分别在线、离线检测蓄电池的SOH。实验结果表明,传统的离线法与在线法评估的结果一致,误差均接近2%左右。与SOC在线检测方法相比,SOH对蓄电池健康评估具有灵敏度高、收敛快等特点。     

PWM调节在智能电池充电系统中的作用

文章主要介绍了在基于LTC4100芯片的智能电池充电系统中PWM调制方式对电池充电电压所起到的调节作用。LTC4100控制双MOS管的开断使电压在脉冲波形中达到一定的占空比,后端滤波处理得到需要电压。此电压可控,从而实现电池的智能充电。     

应用Kalman滤波法估计光伏发电系统铅酸蓄电池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。文章针对光伏发电系统中蓄电池充放电的实际情况,在分析了传统荷电状态SOC估计方法不足的基础上,引入Kalman滤波法作为蓄电池SOC估计的主要算法。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软件仿真得出结论,运用Kalman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。     

动力型锂电池SOC与SOH协同估计

锂电池及其应用近年来逐渐成为研究热点。以提高电池管理系统(BMS)对电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的估算精确度为目标,在建立二阶Thevenin等效电路模型基础上提出一种能在线协同估算电池荷电状态和健康状态的改进扩展卡尔曼滤波算法。通过分阶段脉冲放电实验,并利用最小二乘法求得模型参数。在动态应力测试工况(DST)下借助Matlab对比分析了改进扩展卡尔曼算法在SOC和SOH估计精确度、错误初值时算法收敛性、算法复杂度等方面的性能。实验表明,利用该算法可以精确估计出各采样点处的SOC和SOH,误差低于1%;且在初值不准确情况下,运行算法可快速收敛至真值附近,算法估算结果的准确性与模型参数的微调无关,鲁棒性较好。     

基于DSP的动力锂电池检测系统

设计了一种基于TMS320C2812DSP的动力锂电池组检测系统,实现对锂电池组的单体电压、电流和温度的检测及显示。对电压、电流和温度的采集电路进行了具体的设计并进行详细的介绍。运算放大器采用ADI公司的AD708JNZ,电流互感器采用LEM公司的LA55-P/SP50。最后给出了检测系统的实验结果并进行分析。结果表明,该系统具有精度高、硬件电路简单、处理速度较快等特点,可以运用在电动车及混合动力系统的锂电池储能系统中。