混合动力汽车电池管理系统SOC的评价

为建立混合动力汽车电池管理系统的需要，探索镍氢电池荷电状态(SOC)的实时测量和估计方法，分析当前一般SOC定义在变电流放电情况下出现不适应的原因，和现有各种荷电状态估计方法存在的问题。为此，根据能量守恒原理，提出了一种新SOC的概念，使之能很好地适应混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时荷电状态估计，并且基于新的SOC定义，建立电池荷电状态计算模型，进行仿真分析，简化计算，明确物理意义，提高了SOC的判断精度，减少混合动力汽车的复杂性，减少整车的成本，为混合动力汽车系统优化匹配提供了依据。     

采用等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法

针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建立滑动平均滤波器对估计参数滤波降噪,利用多时间维度思想周期性更新电池模型,并结合卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计。搭建电池充放电测试平台进行实验,实验结果表明:城市道路循环工况下,基于参数自适应电池模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计误差小于3%。该算法简单、准确、适应性强,对于多变环境、长周期使用条件下的动力电池监测具有较高的实用价值。     

电动汽车锂离子电池荷电状态估算方法综述

电动汽车动力锂电池内部荷电状态估计是电池管理系统状态估计模块的核心,其无法通过仪器直接测量,仅能通过对电池外部电流、电压等参数进行测量并由此估计。准确的荷电状态估计对电池的寿命、容量和安全性管理至关重要。本文综述了用于电动汽车动力锂电池荷电状态估算的主要方法,根据算法差异将其分为传统的基于传感器测量的开路电压法、电流积分法和阻抗法,基于数据驱动的机器学习类算法以及基于模型的卡尔曼滤波器及粒子滤波器算法与融合类算法。深入介绍了不同估计算法的计算原理并由此分析比较了不同估计算法的计算复杂度、计算精度等特点。总结了现阶段锂离子电池荷电状态估算研究存在的问题,指出其研究趋势和未来发展方向将是更具泛化性和更高精度以及更佳实时性的多融合类估算方法。     

一种估计混合动力用Ni-MH电池单体SOC的方法

搭建了混合动力汽车动力电池的性能实验平台,针对车辆实际行驶工况,在不同环境温度下对动力电池进行了相关充放电实验。利用实验系统采集到的动力电池电压与电流,采用自校正模糊神经网络控制算法对常温25℃下的动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)进行计算,并与Arbin动力电池测试设备计算出的动力电池荷电状态进行了比较。理论分析和实验结果表明,采用自校正模糊神经网络控制算法计算出的电池SOC满足混合动力汽车电池SOC所需的精度要求。     

带有电池模型参数辨识的电池管理系统在线维护平台的实现

为了能够实时监控电池包状态,并且通过与电池管理系统进行通讯,以实现对电池管理系统的控制、查询及数据回放,本文设计了一种全面监控电池单体状态的电池管理系统在线维护平台,并开发了一种基于Thevenin模型的参数辨识方法,用于定期维护电池,更新电池管理系统参数,以便准确估计电池的荷电状态.实际应用表明,本平台减轻了电池维护人员的工作量,并提高了电池荷电状态估计的准确性.     

一种充放电双时间常数动力锂电池的建模与仿真

根据动力锂离子电池充放电特性建立了一种采用快慢电容回路模拟充放电双时间常数动力锂电池的电池模型.详述了模型建立的理论推导过程,经仿真表明,该模型能够准确地反映动力锂电池充电及放电特性以及荷电状态(SOC)的动态变化.     

修正参数的安时法估算锂离子电池剩余电量

安时法是目前估算锂离子电池荷电状态(SOC)最常用的方法之一.由于安时法不能估计初始荷电状态(SOC0),且难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化,会造成累计误差,影响SOC估算精度.考虑锂离子电池的可用容量会随环境温度、放电电流以及电池老化等性能影响,结合开路电压法和安时法,对比实验数据进行误差分析与校正,提出了一种提高SOC估算精度的修正参数方法.仿真结果表明,用修正参数的安时法估算电池剩余电量可以减少误差,提高精度.     

电动汽车锂离子电池组参数辨识与SOC估计

针对电动汽车用锂离子电池组,提出了一种能修正初始误差的荷电状态估算方法,即采用扩展卡尔曼滤波与安时积分的组合算法.在分析电池各种等效电路模型优缺点的基础上,选用具有双阻容并联网络的PNGV改进型电池模型,并以某锂电池为实验对象,对其进行模型参数识别.然后依据电池模型建立电池的非线性状态空间方程,并对电池开路电压与SOC的关系进行多项式拟合.恒流脉冲放电和ECE15工况下的两种实验均表明,文中算法可有效修正SOC的初始误差,并能保证估算精度.     

车用锂离子电池荷电状态参数辨识的建模仿真

为得到较为准确的电池荷电状态（SOC）参数，以厦门理工学院纯电动赛车用锂离子电池作为研究案例，采用二阶RC等效电路模型对锂离子电池进行HPPC充放电试验；然后，将实验数据导入Matlab的参数估计模块后，对电池荷电状态性能参数进行辨识。在Matlab的Simscape模块中建立锂离子电池的仿真模型，将仿真结果与实验结果进行比较，利用拟合工具箱对比不同阶次下RC等效电路模型的拟合精度。结果表明，锂离子电池的电压在放电脉冲开始及结束阶段时偏差较大，静置阶段则趋于平稳，二阶RC等效电路模型能够较为简便地反应锂离子电池的工作特性，且具有较好的拟合精度。锂离子电池仿真模型与实验测试的误差在2%以内，验证了所建立的仿真模型的可行性。     

电动汽车用电池SOC定义与检测方法

为建立电动汽车电池管理系统的需要 ,探求铅酸电池荷电状态 (SOC)的实时测量和估计方法 ,分析了当前 SOC定义在变电流放电情况下出现不适应的原因 ,现有各种荷电状态检测方法的特点和存在的问题。在此基础上 ,对 SOC定义进行了修正 ,提出了“标定荷电状态”和“动态荷电状态”的概念 ,使之能很好地适应电动汽车用电池在变电流状态下的实时荷电状态估计。基于修正 SOC定义的电池荷电状态检测方法和计算模型具有简便、实用和可靠性