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基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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安时积分法是电池管理系统比较常用的一种方法,但是电池受初始荷电状态(SOC)、使用环境温度、充放电循环次数等影响较大。通过实验方法确定各种因素对电池SOC的影响,建立影响电池SOC的数学模型;经过与实际的充放电数据比较得到实际SOC误差低于5%,满足煤矿井下对大容量锂电池管理系统SOC估算的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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设计了一种用于储能电站的电池管理系统(BMS)。基于储能电站BMS拓扑结构及锂电池的特性,设计了一种以Freescale单片机和ADI电池管理芯片(MC9S12与LTC6811)为核心的BMS。该BMS可实现对多路电池电压、温度采集及均衡控制;同时,可根据采样数据利用改进型安-时积分法进行电池荷电状态(SOC)计算。根据现场实际数据,将电池电压、温度的采样值与实际值比较,同时对电池均衡效果及SOC进行分析。试验结果证明,设计的BMS具有较高的采样精度和采样速度,均衡控制合理,SOC估算值误差较小,验证了所设计BMS的实用性。 相似文献
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基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献