无损卡尔曼滤波在估算动力电池SOC中的应用

电动车电池管理系统(BMS)能精确估算电池荷电状态(SOC),是电池安全和优化控制充放电能量的必要保证。针对整车环境下动力电池的非线性、强耦合特性,在多维动态补偿安时积分与电池模型融合的基础上,提出一种无损卡尔曼滤波(UKF)方法估算电池的SOC。应用Simulink仿真工具及Stateflow有限状态机工具建立一个简单可靠易移植的电池管理系统应用层控制策略模型。仿真结果验证了模型的可靠性,同时表明无损卡尔曼滤波能获得准确的SOC估算值。     

混合动力汽车电池管理系统SOC估算策略

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。     

基于ANN的锂离子电池SOC估算方法研究

锂离子电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统中的一个重要参数,准确的荷电状态估计对于确保锂离子电池安全可靠的运行十分重要。从估算原理和优缺点等方面出发,综述了国内外各种基于人工神经网络的SOC估算方法的研究进展,并提出了今后的研究展望。     

基于EKF滤波算法的电动汽车电池SOC精准估算

电动汽车电池荷电状态(SOC)的快速精确估算是电池管理系统的核心技术。针对电动汽车电池的工作特性,在Thevenin电池模型的基础上,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,在不同温度、放电倍率及初始误差的情况下实现了对电动汽车电池SOC的精准估算,并与复合电池模型进行了对比仿真实验。实验表明,采用基于Thevenin电池模型的EKF滤波算法可以快速完成电池SOC的精准估算,误差在5%以内。     

改进电池SOC估算方法研究

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。     

基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

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。     

锂离子电池模型参数辨识与荷电状态估算

锂离子动力电池是巡检机器人常用动力源,机器人控制系统需根据电池的荷电状态(SOC)决策工作状态.建立了锂离子电池的二阶Thevenin等效电路模型,用遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)完成模型在线参数辨识,并用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)实现SOC值的估算仿真.在此基础上,设计开发了一套基于STM32微控制器的SOC估算系统,实现了机器人应用中的电池参数采集及SOC估算.     

基于混合动力汽车车载电池SOC算法的研究

在混合动力汽车中,电池荷电状态(state of charge,SOC)是发动机和电机动力分配以及电池管理的一个重要依据.以磷酸铁锂电池为研究对象,在进行了电池各种特性实验的基础上提出了一种电池SOC的估算方法,即在安时计量法的基础上,与等效电路模型和开路电压法相结合的估算方法.利用Matlab软件建立了该算法的仿真模型,仿真结果验证了该综合估算方法的可行性和精确性.     

电池管理系统的设计及荷电状态的估算

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。     

全钒液流电池SOC估算方法研究

荷电状态(state of charge,SOC)估算是储能系统研究的核心内容之一,关系到微电网的功率控制与能量管理策略。简述了适用于全钒液流电池SOC的表征方法和估算方法,分析了这些方法的优缺点及适用范围,对全钒液流电池SOC估算的发展趋势做出了展望。