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研究不同蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)的变化特征有助于在实际应用过程中对蓄电池类型进行选择。基于铅酸电池、磷酸铁锂电池、全钒液流电池3种典型蓄电池模型,采用电池容量修正过的改进安时计量法和改进安时-卡尔曼预测法(Ah-Kal法),对各电池在不同充放电模式下,用MATLAB软件编程得到两种估算方法下的SOC变化曲线。通过SOC对比曲线可以发现铅酸电池的自放电较严重,循环寿命短;磷酸铁锂电池可迅速提供大功率;而全钒液流电池适合作为长期大容量储能支持。同时,改进安时计量法和Ah-Kal的估算结果基本相同,验证了Ah-Kal法的正确性。 相似文献
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在建立电池管理系统的过程中,动力电池荷电状态(SOC)的实时测量和估计很关键。分析了各种电池SOC估算方法的优缺点,提出了一种实时检测电池端电压作为判断电池充电状态的电压-安时计量算法。由该算法构成的电量计能实时、准确计算电池的电量和SOC,保证了动力电池在电动汽车应用中的安全、可靠运行。 相似文献
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电池荷电状态(SOC)的估算精度是影响新能源汽车性能的重要因素之一。针对电池参数动态变化影响SOC估算精度的问题,在确定二阶RC等效电路模型的基础上,采用渐衰记忆的递推最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法对模型参数与SOC在线联合估算。经过实验与仿真验证,在模拟城市道路工况的放电条件下,与安时法和卡尔曼法相比,联合估算方法得到的SOC估算值与真实值的误差缩小到1.29%。该方法能够适应电池特性的动态变化,保证较高的SOC估算精度。 相似文献
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电动汽车动力电池SOC预测技术研究 总被引:30,自引:7,他引:23
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 相似文献
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现有电池SOC预测方法,大都基于开路电压、开路电流等外电路或者测量电源内阻的方法,而没有考虑到电源的内在特性,尤其没有考虑电池的自恢复效应的影响,且大都采用恒压、恒流放电的工作模式,难以实现对电池SOC的动态预测。针对电池SOC预测方法的缺点,提出了一种包含有电池自恢复效应的电池SOC动态预测方法:提出一款包含有电池自恢复效应的动态电池模型,基于此电池模型提出了计及电池自恢复效应的动态放电模型,并论述了此放电模型与自恢复效应的关系,仿真结果表明,本预测方法具有较高的预测精度,且可实现动态预测。 相似文献
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准确估计电池荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理的重要内容,SOC的准确评估对延长电池寿命和提高电动汽车整车性能具有重要意义。各国研究人员对电池SOC估计方法进行大量研究,先后提出了多种估计方法。文中介绍了电池SOC的定义及其主要影响因素,根据电池SOC估计方法的特点,按离线和在线方法对SOC估计方法进行总结和介绍,并比较了各方法的特点及实用效果。最后展望了电池SOC估计方法的两个潜在发展方向,即基于电池模型的非线性滤波方法和具有自学习能力的智能方法,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供借鉴。 相似文献
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基于阻抗谱技术的蓄电池荷电状态的估测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对蓄电池荷电状态(SOC)的判定问题,采用交流注入法测量蓄电池的内部阻抗,以安时计量法记录的SOC值作为参考,通过分析蓄电池在不同SOC时的内部阻抗谱发现:当蓄电池的内部阻抗从容性变到感性时,对应的激励信号频率与其SOC之间存在单调函数关系.以一只12V/10Ah的阀控铅酸蓄电池为实验对象,在不同条件下对其进行循环充、放电实验,结果表明:依据这一函数关系,可以实现对蓄电池SOC的快速估测;对比现有基于阻抗谱技术的蓄电池SOC估测方法,其主要特点是:①可以避免常规阻抗谱测量所要求的扫频分析.②不需要精确测量蓄电池的内部阻抗. 相似文献
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