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     

基于无迹卡尔曼滤波的纯电动汽车锂电池SOC估算

现阶段影响纯电动汽车发展的重要因素之一为电池,而考量电池的一项重要指标为锂电池的荷电状态(SOC),对锂电池荷电状态进行准确估算,可为其剩余里程预测以及电池能量管理提供相应的数据支持。锂电池作为常用的充电设备,其SOC难以估测制约了新能源汽车的发展。针对锂电池荷电状态估算的问题,分析其工作原理,建立磷酸铁锂电池的模型,通过对锂电池内部的相关参数进行辨识,基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无轨迹卡尔曼滤波算法(UKF),在Matlab中运用上述算法对磷酸铁锂电池的SOC进行估算。通过仿真得出两种算法的误差,进一步表明UKF具有较高的精确度,其估算误差能够保持在4%范围之内,可满足锂离子电池荷电状态的要求。     

基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计研究

锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。     

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。     

锂电池分数阶建模与荷电状态研究

针对锂电池荷电状态估计不准确的问题,在对不同荷电状态的锂电池电化学阻抗谱进行了分析的基础上,利用分数阶建模思想建立了分数阶阻抗模型,并设计出一种分数阶卡尔曼滤波器,同时利用混合动力脉冲能力实验对建立的分数阶模型进行了参数辨识,从而实现了锂电池荷电状态的估算。实验及仿真结果表明:所设计的分数阶阻抗模型与分数阶卡尔曼滤波器能准确地描述锂电池的特性,使得荷电状态估算精度得以提高;在城市道路循环工况下,锂电池的电压追踪误差可以稳定在0.05V之内,在初始荷电状态未知的条件下,电池的荷电状态估计误差可以稳定在±1%。     

电动汽车电池SOC的估计

为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较。MATLA仿真结果表明,UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值。     

基于电化学阻抗谱的电池荷电状态估计

提出一种基于电化学阻抗谱(EIS)的电池荷电状态(SOC)估计方法。通过对磷酸铁锂电池在不同SOC以及不同温度下的EIS进行测量,利用高、中、低频全频带信息,从幅值和相位两个角度归纳总结了电池EIS的变化特性。结果表明,特定频率下的电池阻抗相位在温度一定时与电池SOC有较强的线性关系,可作为SOC估计的参数。建立了基于EIS的电池SOC估计算法,初步验证了利用EIS估算电池SOC的可行性。     

基于随机森林的锂离子电池荷电状态估算

荷电状态(state-of-charge,SOC)是锂离子电池预测和健康管理非常重要的一部分。锂离子电池的SOC无法直接测量,因此本文提出了基于随机森林回归算法的锂离子电池SOC估计的方法。首先构建随机森林回归模型,使用电池电流、电池电压、电池温度作为模型的训练输入,相对应的SOC作为模型的训练输出;然后使用随机森林算法进行模型训练;最后将训练模型应用于电池SOC估计。实验结果表明,随机森林回归算法对锂离子电池荷电状态的预测最大估算误差为0.02,均方根误差为0.003 204,该方法能有效地估算锂离子电池SOC并且有很高的估计精度。该模型研究为未来电池荷电状态估算系统的模型构建提供了参考。     

基于环境变量建模的锂电池SOC估计方法

通过对不同温度和锂电池荷电状态(SOC)下电池内部参数测定和评估,分析了影响参数变化的环境因素,建立了可变参数的锂电池Thevenin模型.讨论了模型的分段依据以及相关参数的测定和拟合方法,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对锂电池SOC进行估算,给出了基于温度修正的改进SOC估计方法.所提出的电池模型解决了现有算法中模型适用范围局限性的问题,仿真和实验结果表明,所建立的基于锂电池Thevenin模型的SOC估计方法在较宽的温度范围内都能够获得较高的估算精度.     

融合阻抗模型与扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

随着电动汽车(electric vehicles,EV)的发展,电池荷电状态(state of charge,SOC)估计受到越来越多关注.荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈.本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(constant phase element,CPE)导...     

基于状态反馈的燃料电池轿车动力控制算法

建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型.在该模型基础上,设计了基于状态反馈的闭环功率平衡算法.针对状态变量蓄电池开路电压在运行过程中无法测量的问题,构造了相应的渐进状态观测器.以蓄电池开路电压观测值反馈实现了蓄电池最佳荷电状态的控制,使算法克服了对蓄电池SOC（state of charge,荷电状态）估计值的依赖,实现了解析冗余,较好地解决了SOC估计过程中存在的初始值不易确定和累计误差的问题.离线仿真和实车转鼓实验的结果证明,所建立的动力控制算法达到既定的控制目标,并且能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值.     

基于充电电压片段的锂离子电池状态联合估计方法

锂离子电池的荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)和剩余使用使命(RUL)是锂离子电池安全稳定运行的重要状态参数,本文提出一种基于充电电压上升片段的锂离子电池状态联合估计方法,实现对电池预测起点(SP)到寿命终点(EOL)的较长运行周期内SOC、SOH和RUL的联合估计.该框架在充电阶段进行SOH和RUL估计,在放电阶段进行SOC估计.首先提取电池恒流充电电压曲线片段的上升时间作为健康特征(HF),以HF作为输入,循环容量作为输出,建立最小二乘支持向量机(LSSVM)电池老化模型,对当前健康状态进行估计;采用等效电路模型对该电压区段进行非线性拟合,用拟合参数建立状态空间模型,结合无迹卡尔曼滤波算法进行SOC估计;用高斯过程回归时间序列模型对电池的健康特征序列进行建模,通过循环次数外推预测健康特征的变化趋势,并结合LSSVM老化模型,对RUL进行预测并给出置信区间.实验结果表明,所提方法具有较高的估计精度和较好的稳定性.     

基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

锂电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)对锂电池进行管理的重要指标。针对传统SOC估计方法存在的精度低、计算复杂和鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波(singular value decomposition unscented Kalman filter, SVD-UKF)的SOC估计方法。该方法利用无迹变换(unscented transformation,UT)提高了计算精度的同时降低了计算量,并且克服了UKF在状态协方差矩阵P非半正定时会出现滤波发散的缺点,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够快速收敛于真值,并且将估算误差降低至1%。     

AH-IUKF融合算法下Ni-MH动力电池的SOC估计

针对Ni-MH动力电池系统非线性的特点,提出一种Thevenin电路改进后的状态模型.根据动力池电流变化显著的特征,采用融合改进后UKF(IUKF)算法和安时(AH)算法的AH-IUKF融合算法,对动力电池荷电状态(SOC)进行估计,并对AH-IUKF融合算法在SOC预测中的收敛速度、估计精度和复杂度进行分析和比较.结果表明:AH-IUKF融合算法不仅复杂度低、精度高,而且能实现Ni-MH动力电池SOC的快速估计,在各种工况下估计误差可平稳在1%~3%范围内,解决了动力电池SOC实时在线估计误差较大和计算复杂的问题.     

基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车的荷电状态估计

随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(state of charge,SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,本文采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行实时估计及更新。在间歇恒流工况和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确的时候不能及时收敛到SOC真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之间。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC 估计的实际需求。     

基于RC等效电路的动力电池SOC估计算法

精确的动力电池剩余电量(SOC)是混合动力系统进行动力分配的重要依据,也是整车控制和降低使用成本的关键.因而,采用简化的RC电池等效电路,建立了电池的动态充、放电模型,把该模型转化为状态空间表达式.基于不同温度下的镍氢动力电池开路电压,通过混合脉冲功率性能(HPPC)测试方法测量,得到动力电池的动态工作内阻.根据电池的动态工作电流,在线实时估算动力电池的SOC.仿真及实验室测试结果表明,该方法的估算误差小于8%,验证了该SOC估算方法的有效性.     

基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态（SOC）估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.      

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.     

不同温度下磷酸铁锂电池的模型参数敏感性分析

为实现电池的高精度状态估计,对磷酸铁锂电池进行了4个不同温度下的基础性能实验,同时设计了一种变温工况下获得全荷电状态（SOC）范围的开路电压实验方法,为建立考虑温度因素的二阶RC电池模型以及参数敏感性分析提供数据支持。此外,利用不同温度下的混合功率脉冲测试数据,基于粒子群优化算法辨识得到了不同温度下准确的模型参数。最后,基于单次单因子法对已建立的电池模型中各个参数进行敏感性分析,分析结果对考虑温度的参数辨识和状态估计工作具有借鉴意义。