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阀控式铅酸蓄电池(valve regulated lead acid battery,VRLA)广泛应用于储能系统中,准确估算其实时荷电状态(state of charge,SOC),对确保铅酸蓄电池安全供电具有重要意义。铅酸蓄电池的工作环境温度对其容量的影响不可忽视,然而,现有的SOC估算方法常将电池总容量视作固定值,这就导致了估算误差会随着环境温度的变化而积累,严重影响了SOC的估算精度。提出了一种基于容量修正的SOC估计方法,通过研究电池容量随温度的变化规律,引入了温度补偿对电池总容量进行修正。在此基础上,结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行不同温度下的SOC实时估计,并对容量修正后的SOC估计值与一般算法SOC估计值进行比较。仿真和实验结果表明,所提出的SOC估算方法能够提高不同环境温度下的铅酸蓄电池SOC估计精度。 相似文献
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电池荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,也是混合动力汽车动力系统分配的重要依据,准确地估算电池荷电状态具有重要意义。按照传统电量状态定义电池SOC的估算方法不能满足蓄电池变电流放电工况的需求,为了解决这一问题,采用能量守恒原理对电池SOC重新定义,基于修正的Thevenin等效电路,在Matlab/simulink环境下,建立了电池的动态充、放电模型,通过仿真分析,证明新的SOC估算策略能够满足蓄电池在大电流和变电流放电工况下SOC的估算,提高了电池SOC估算的精度。 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
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基于UKF的动力电池SOC估算算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
动力电池荷电状态(SOC)在线估算对于混合电动汽车蓄电池管理系统有着举足轻重的意义。针对动力电池SOC估算算法中应用广泛的扩展卡尔曼滤波法(EKF)在非线性系统应用时存在的精度损失问题,采用无迹卡尔曼滤波法(UKF)以提高估算精度。研究了一种改进的电动势(EMF)电池等效模型,讨论了该模型的参数和空间状态方程,并将UKF应用于该模型估算SOC。由实验分析可知,对比采用开路电压法得出的SOC真实值,UKF结合EMF电池等效模型在估算算法中有较高的精度,其估算误差小于5%,且SOC估计结果明显优于EKF,具有较高的实用价值。 相似文献
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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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电动汽车用铅酸电池管理系统SOC算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
SOC数据是电动车运行过程中一个重要的参数,它是防止电动车蓄电池过充和过放的主要依据。通过安时(Ah)积分法和开路电压法相结合的方法来估算电池荷电状态(SOC)。利用ADVISOR整车仿真软件,在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建了SOC仿真模型验证估算方法的精确性。在电池管理系统硬件设计中,系统采用了分散采集集中处理的设计方案,采用MC9S12DP128MPV控制芯片进行信息处理计算,得出电池荷电状态和单体电池工作状态、电流、温度等信息,并在软件中实现了算法的嵌入式应用。 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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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。 相似文献
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电池管理是汽车混合动力系统的关键技术之一。对混合动力汽车电池管理系统(BMS)的硬件和程序流程进行了设计,并采用径向基函数(RBF)神经网络对电池的荷电状态(SOC)进行估算。使用RBF神经网络算法估算SOC可避免对电池内部复杂的电化学反应建模的过程,并可达到较高的精度。 相似文献
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针对传统的荷电状态(SOC)估算方法估算动力电池荷电状态精度不高,对混合动力系统中动力控制器的正常运作有很大影响,使得节能效果大大降低,从四线法和能量守恒定律对电池内阻测量出发,提出了一种改进的电池SOC估算方法,该估算方法不但能够估算电池恒定大电流和小电流放电,同时也非常适合变电流放电工况,在变电流放电工况下,新的电池SOC估算方法的估计值误差明显小于5%,因此具有较高的估计值精度。 相似文献
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电动汽车一般采用蓄电池组作为动力源,蓄电池组的管理问题是电动汽车发展的瓶颈。电池管理系统不可避免地存在误差问题,设计具有理想性能的电池管理系统是一件具有挑战性和吸引力的工作。分析了蓄电池的等效电路模型、荷电状态(SOC)估算方法以及电池管理系统存在的一些问题。 相似文献