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刊名：汽车电器

发表时间：2013-12-01

摘要:

准确估算电池的荷电状态(SOC)可以防止电池过充、放电,从而充分发挥电池的工作性能,有效延长电池的使用寿命.针对电动汽车用动力电池,首先对国内外有关SOC估算方法进行了分类,将其划分为安时积分法、开路电压法、神经网络、卡尔曼滤波等,并分析了各种方法的优缺点及改进算法.最后总结并展望了SOC估算方法的发展趋势,针对性地提出了改进思路,为开展精度高、实用性强的SOC估算方法研究提供借鉴.

电动汽车动力电池荷电状态估算

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2.【期刊】锂电池分数阶建模与荷电状态研究

作者：周阳杨晴霞续丹鲁伟

刊名：西安交通大学学报

发表时间：2017-07-01

摘要:

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0.05 V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％.

锂电池分数阶阻抗模型分数阶卡尔曼滤波器荷电状态估算

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3.【期刊】基于安时法的磷酸铁锂电池荷电状态校正

作者：吴佳祥

刊名：山东交通学院学报

发表时间：2015-03-01

摘要:

针对安时法估算磷酸铁锂电池荷电状态面临的校正问题,根据开路电压的回稳过程提出开路回升电压法对电池的荷电状态进行补充校正.通过试验确定温度校正因子和电流校正因子,用当量回升电压来补充校正磷酸铁锂电池的荷电状态,克服单纯的开路电压法校正磷酸铁锂电池荷电状态的不足,增加对磷酸铁锂电池荷电状态进行准确校正的可能性.从总体上提高磷酸铁锂电池荷电状态的估算精度,为电池管理系统的控制策略提供理论依据.

磷酸铁锂电池荷电状态估算开路回升电压法

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4.【期刊】储能用蓄电池模型参数的动态辨识

作者：柳应全鲁军勇龙鑫林魏静波周仁吴羿廷

刊名：国防科技大学学报

发表时间：2019-05-01

摘要:

为观测锂离子电池的参数,通过建立多元线性回归模型对内电路参数进行辨识,并提出通过间接观测蓄电池平衡电动势来辨识荷电状态的方法.该方法基于改进的Thevenin电池模型,以等效电容量来表征锂电池的容量特性.在循环周期内可通过测量放电前后开路电压变化量和电荷变化量来辨识等效电容;等效电容又可以在短时间内动态估算平衡电动势以作为辨识荷电状态的主要变量.通过一个循环周期内的脉冲放电实验验证了所采用的改进电池模型和辨识方法的有效性和准确性.

线性回归电池管理荷电状态估算参数辨识平衡电动势等效电容

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5.【期刊】磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算

作者：张金龙佟微李端凯漆汉宏张纯江

刊名：电工技术学报

发表时间：2017-07-01

摘要:

针对磷酸铁锂蓄电池,首先采用解析型动力学电池模型(KBM)对电池的倍率容量特性进行描述,进而推导出双井荷电状态(SOC)的数学表达式;为建立SOC与电池电压的联系,进一步将KBM与电动势模型相结合形成综合模型;最后,基于该综合模型及非线性滤波算法实现SOC估算.实验结果表明,该模型可以体现锂电池的倍率容量特性及可用容量恢复特性,双井SOC估算结果可更全面地体现锂电池的SOC;此外,这种基于非线性滤波的SOC估算策略还具备初始误差自校正能力.

磷酸铁锂电池倍率容量特性非线性滤波荷电状态估算

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6.【期刊】电动汽车动力电池SOC估算研究

作者：周晓凤赵又群

刊名：机械科学与技术

发表时间：2014-02-01

摘要:

电动汽车的电池性能直接影响到整车性能,而SOC(state of charge)估算是电池管理系统的重要功能,也是急需解决的技术难点.为了估算锂电池的荷电状态SOC,基于电池外特性的实验数据,建立电池等效电路模型.在MATLAB中搭建电池模型,并研究卡尔曼滤波算法对Ah计量法估算SOC的修正作用.结果表明:所选择的电池复合模型能有效地模拟电池特性,结合开路电压法、Ah计量法和卡尔曼滤波法的SOC估算算法能有效地解决SOC初值估算不准和累计误差的问题.

锂电池荷电状态估算卡尔曼滤波

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7.【期刊】电动汽车用动力电池荷电状态估算方法研究综述

作者：欧阳剑李迪柳俊城

刊名：机电工程技术

发表时间：2016-01-01

摘要:

动力电池荷电状态估算的意义在于提供电池剩余容量方便驾驶员及时了解汽车的续驶里程，从而提高电池能量的使用效率，提高电动车的整车性能。综述性地介绍了目前常用的动力电池荷电状态估算的方法，详细介绍了放电试验法、开路电压法、支持向量回归法和系统滤波方法等7种方法；最后列表对比各种方法之间的特点。最后得出研究结论，评述了应用中最佳的方法，同时对未来动力电池荷电状态估算方法的发展提供必要的说明。

动力电池荷电状态估算电动汽车

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被引 11

8.【期刊】基于EKF-AH联合算法的锂离子电池荷电状态估算

作者：陈盛华

刊名：电源技术

发表时间：2019-01-01

摘要:

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.

锂离子电池荷电状态估算扩展卡尔曼安时积分法

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被引 2

9.【期刊】优化电池模型的自适应Sigma卡尔曼荷电状态估算

作者：刘毅谭国俊何晓群

刊名：电工技术学报

发表时间：2017-02-01

摘要:

采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型.模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷电状态(SOC)估算的误差影响.在电池模型参数辨识基础上,提出采样自适应Sigma卡尔曼算法构建SOC估算模型,按照非线性模型对状态变量的分布构建Sigma采样序列,采用模型输出残差更新噪声协方差,赋予Sigma采样序列最优估计及噪声的权值,并实现误差量的实时更新,降低计算复杂度.通过持续大电流、间断电流、变电流放电及充电实验条件下的SOC估算对比实验,验证了自适应Sigma卡尔曼算法快速收敛性,数学描述更准确,具备较高的SOC的观测准确度.

荷电状态估算状态模型观测模型自适应Sigma卡尔曼算法

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10.【期刊】基于MCS D2P的动力锂电池管理系统主控软件

作者：王秋霞

刊名：深圳大学学报（理工版）

发表时间：2018-05-01

摘要:

为克服传统的电池管理系统(battery management system,BMS)开发方法不仅不利于先进算法的软件实现,且存在开发周期长和费用高的缺点,基于MCS D2P快速控制原型开发平台搭建BMS硬件,针对动力锂电池由多节电芯串联而成的特点,分析BMS对电池组总电压、电流、电芯电压和温度的实时测量,对电池剩余电量实时评价的功能,以及由主控模块、检测模块和均衡管理模块构成的主要硬件结构.设计主控软件数据流、主程序流程图、数据采集程序流程图和荷电状态(state of charge,SOC)估算程序流程图.以由15节电芯构成的48 V、50 Ah磷酸铁锂电池组为试验对象,设计周期性充放电测试试验,得到电池总电压和电流的测量误差均在±0.5％内,温度的测量误差在±0.5℃内,SOC实测值与理论值差值小于8％,验证了主控软件设计的可行性.

信息处理技术 MCS D2P开发平台动力锂电池电池管理系统数据采集荷电状态估算

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