改进电池SOC估算方法研究

针对传统的荷电状态(SOC)估算方法估算动力电池荷电状态精度不高,对混合动力系统中动力控制器的正常运作有很大影响,使得节能效果大大降低,从四线法和能量守恒定律对电池内阻测量出发,提出了一种改进的电池SOC估算方法,该估算方法不但能够估算电池恒定大电流和小电流放电,同时也非常适合变电流放电工况,在变电流放电工况下,新的电池SOC估算方法的估计值误差明显小于5%,因此具有较高的估计值精度。     

基于高阶非线性模型的铅酸蓄电池SOC估计

铅酸蓄电池在电动汽车和蓄电池储能系统等领域有着广泛的应用,提高铅酸蓄电池荷电状态(SOC)估算的精度具有重要的意义。本文针对目前SOC估算方法中电池等效模型复杂、相关参数难以确定等问题,提出了一种新型高阶非线性拟合开路电压的SOC估计方法,通过拟合恒流充放电工况下的开路电压(OCV)–SOC曲线,建立适用于变电流充放电工况下的铅酸蓄电池模型,并结合扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对电池的SOC进行估算。仿真和实验结果表明该方法能够实现铅酸蓄电池的高精度SOC估算。     

蓄电池SOC估算方法综述

电池荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的重要参数,准确估算电池SOC具有重要意义。首先分析了一般SOC定义存在的问题,提出以电能代替电量定义SOC更能准确描述在各种工况下动力电池的荷电容量;其次将已提出的估算方法分为开路电压法、安时积分法、高级估算方法和复合方法等四类,并对各自优缺点和适应工况进行分析。提出充分利用数据挖掘和数据融合技术将BMS记录的历史数据用于SOC估算,有助于提高计算精度和适用范围。     

变电流下的电池荷电状态定义方法探讨

铅酸电池的荷电状态 (SOC)的测量和估计 ,对电动汽车的电池管理系统极为重要。分析了目前流行的SOC定义所存在的问题 ,并将各种电池容量的影响因素分为可恢复性和不可恢复性两类 ,这不仅解释了原SOC定义不适应变电流放电情况的原因 ,并以此为基础提出了在变电流放电下的SOC定义方法和计算模型     

基于EKF-AH联合算法的锂离子电池荷电状态估算

估算算法先进性与否是影响锂离子电池荷电状态(SOC)估算准确度的重要因素。用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估算锂离子电池SOC时在低容量区和估算后期误差较大,为此将EKF算法和安时积分法(AH)相结合,提出EKF-AH联合算法。选用恒流放电及动态工况对联合算法进行实验验证。结果表明,在两个实验工况下对SOC的估算误差分别小于2%和3%。因此EKF-AH相比于EKF,估算精度提高。     

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。     

具有在线修正功能的镍氢电池SOC估算方法

介绍了电动汽车用镍氢电池荷电状态(SOC)的常用估算方法。针对安时积分法结合开路电压法估算蓄电池SOC时累积误差偏大的问题，测试了镍氢电池充放电特性曲线，并对曲线进行多项式拟合，提出了根据电池不同工况进行条件判断，对估算值进行在线修正的估算方法。实践证明，本文所述估算方法能明显地减小累积误差，更好地满足电池SOC的估算要求。     

蓄电池SOC的研究及预测方法

通过电池荷电状态(SOC)的定义,分析了影响SOC的诸多因素,对比了不同的估算方法,为建立有效的蓄电池智能管理系统打下坚实基础,有利于提高蓄电池使用效率,具有较大的现实意义。     

基于双无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估算

锂电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统的重要内容之一.为了提高SOC估算精度,以二阶RC等效电路为模型,采用双无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法对电池模型参数和SOC进行在线联合估算.通过恒流放电测试、动态应力测试(DST)和不同初始SOC值的鲁棒性测试,验证了所提方法的准确性和稳定性.     

改进的WNN在蓄电池SOC估算中的应用

蓄电池的荷电状态SOC是影响电动汽车行驶安全的一项重要指标,针对此,提出一种改进的小波神经网络模型对SOC进行估算,根据历史实验数据,对影响电池荷电状态的相关参数采用主成分分析处理,再用遗传算法优化小波神经网络模型的权值、阈值,进而对蓄电池进行SOC估算。结果表明,基于主成分分析与遗传算法优化后的小波神经网络可更加精确的对电动汽车蓄电池进行SOC估算,且收敛性好。