基于温度补偿的动力锂电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是电动汽车的重要参数之一,直接影响电动汽车的安全控制与可续行里程的评估.电池总容量作为估算电池SOC的重要变量之一,其与使用环境温度密切相关,而在SOC估计算法中常被认为是恒定值,从而影响不同环境温度下锂电池SOC估计精度.为实现对锂电池SOC的准确估计,考虑温度对锂电池容量等特性参数的影响,通过引入温度补偿模型,并结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法实现对锂电池SOC的动态估计.在不同环境温度下模拟电动汽车实际工况对锂电池进行放电试验,并比较未经温度补偿的SOC算法与补偿后的SOC算法精度.研究结果表明,所提出的方法适用于不同温度的锂电池,能实现较为精确的估计.     

基于电路等效和UKF-EKF的锂电池SOC估算方法研究

锂电池以成组形式被广泛使用,但在生产与使用中单体不一致现象会严重影响电池的使用效率、寿命以及安全性。因此,对动力锂电池荷电状态(SOC)进行实时准确估算,保证电池的及时均衡尤为重要。针对动力电池估算所存在的等效模型模拟电池充放电过程中的真实性低、常用算法精度损失等问题,采用二阶Thevenin等效电路模型,通过递推最小二乘法进行电池模型的参数辨识。对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的优、缺点,提出了一种结合EKF和UKF两种算法优势的联合在线SOC估计策略。将估计的SOC结果和试验测量结果进行比较,并通过试验与仿真验证该方法的精度。试验结果表明,该方法能够有效实现SOC的在线估算,其估计精度在5%内,为电池管理系统的搭建与锂电池组的均衡提供了判断依据。     

基于无迹卡尔曼滤波单液流锌镍电池SOC估计

针对单液流锌镍电池荷电状态估计(SOC)还未较有为完善的解决方案,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的单液流锌镍电池SOC估计.对单液流锌镍电池工作原理进行介绍,建立单液流锌镍电池二阶等效电路模型,并对电池内部参数进行辨识,通过利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无轨迹卡尔曼滤波算法(UKF)分别对单液流锌镍电池的SOC估计,经过仿真分析两种算法的误差,进一步说明无迹卡尔曼滤波算法有较高的精确度,估计误差在2％以内,能够满足单液流锌镍电池荷电状态估计要求.     

基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.     

基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法（英文）

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.     

基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了SOC估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率。     

基于UKF的电动汽车锂电池SOC估计方法

准确估计电池的荷电状态(SOC,state of charge)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型建立了状态空间方程组,采用无色卡尔曼滤波(UKF,unscented Kalman filtering)算法实现非线性条件下的SOC准确估计。硬件在环仿真试验表明:UKF估计误差小于5%,且当SOC值低于50%时,其估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filtering)方法,有较高的实用价值。     

基于充电方式的锂电池SOC 校准和估计方法

荷电状态(SOC)是动力锂电池的重要参数.针对安时法估计锂电池SOC存在累积误差,其他估计算法复杂度较高的问题,提出一种工程实用的SOC估计方法.该方法通过分析电池特性并结合安时法,建立了SOC初始值、总容量和累积误差的校准方法.通过建立终端电压与SOC之间的映射关系,利用恒流、恒压不同充电阶段的电池特性,实现了电池系统在一个放电周期内的SOC高精度估计.实验表明,该方法能够使得SOC的估计误差在5%以内.     

基于扩展卡尔曼神经网络算法估计电池SOC

针对汽车锂电池的荷电状态(SOC)的问题,基于Thevenin电路为等效电路并且应用扩展卡尔曼算法(EKF)结合神经网络算法进行估计。在进行卡尔曼滤波算法估算过程中,需要用到实时的估算模型参数值(最新值),即在不同的SOC下模型的参数不同。传统做法是把SOC与各个参数的关系进行普通的拟合,这种方法在拟合过程中存在较大误差。为了解决这个问题,利用神经网络拟合各个电路模型参数与SOC关系曲线。试验结果表明,与单纯的扩展卡尔曼算法相比,该方法能够准确估计电池剩余电量,误差小于3%。     

基于动态遗忘因子最小二乘与EKF的电池SOC估计

电池荷电状态SOC（State Of Charge）作为电池管理系统中尤为重要的一部分,其准确估计成为锂离子电池研究的重点。为了提高动态工况下的SOC估计精度,对锂离子电池等效模型进行分析,基于AIC（赤池信息）准则确定二阶RC电路为等效电路模型,使用递推最小二乘算法对模型参数进行在线辨识,为提高辨识精度,提出了改进带动态遗忘因子递推最小二乘算法,对算法加入遗忘因子,通过电压结果误差实时动态调整算法遗忘因子取值。将递推最小二乘算法和含动态遗忘因子最小二乘算法分别与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行SOC联合估计,并对比其预测效果,结果表明含有动态遗忘因子最小二乘与EKF联合估计模型具有更高的精度和鲁棒性。     

无人机锂电池电路等效和荷电状态智能计算估计

锂电池电池管理的核心是电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。为精确实时估算SOC值,以无人机(UAV)锂电池为研究对象,建立戴维南等效电路模型,对电池进行试验测量、研究分析。首先,运用开路电压法标定锂电池的估算初值,在卡尔曼滤波算法的基础上进一步改良优化得到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。然后,将该算法运用到SOC估算中,即可在较短时间内高精度的估算出无人机锂电池的实时SOC值。在MATLAB/Simulink中搭建对应电池模型输入算法进行运行,并对得到的结果与实际数据进行比较、论证。试验表明,基于戴维南模型的EKF算法能很好地对无人机锂电池SOC进行估算,收敛效果好而且估算精度高于98.5%。扩展卡尔曼算法可以很准确地估算出无人机锂电池的实时SOC值。     

基于RLS与EKF算法的锂电池SOC估计

准确估计荷电状态是电池管理系统高效和安全运行的关键因素之一.以Thevenin模型为基础,运用递推最小二乘法,对模型参数进行估计并且定期更新.采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对锂电池荷电状态的估算.仿真结果表明,该估算策略能保持很高的精度,并对观测噪声有很强的抑制作用.     

基于无迹卡尔曼滤波估算电池SOC

为了实现在线估计汽车动力电池的荷电状态（SOC）,提出了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法。以Thevenin电路为等效电路模型,建立了状态空间表达式,采用最小二乘算法对模型参数进行辨识。在此基础上,利用神经网络算法拟合电池的荷电状态与模型各个参数之间的函数关系,经过多次实验,确定了神经网络算法的收敛曲线,此方法比传统的曲线拟合精度高。介绍了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的原理,并设计了等效电路模型验证实验、电池的SOC测试实验和算法的收敛性实验。实验结果表明,在不同的工况环境下,该方法估计SOC具有可在线估算、估算精度高和环境适应度高等优点,最大误差小于4%。最后验证了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波的算法具有较好的收敛性和鲁棒性,可以有效解决初值估算不准确和累计误差的问题。     

基于Thevenin模型和自适应卡尔曼的SOC估算研究

精确的荷电状态(SOC)值在电池的应用开发中具有重要的意义。选择合适的滤波算法是精确估算的前提。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)中噪声的给定值与实际工况下噪声的统计特性不符,导致估算精度低。为提高S0C估算精度,构建能准确反映锂电池工作特性的Thevenin电路模型。在此基础上,构建状态方程和观测方程,提出自适应卡尔曼滤波(AKF)算法。利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对模型参数进行辨识,通过MATLAB/Simulink建模仿真,分析锂电池分别在恒流放电和动态工况下S0C估算的精度。试验表明,Thevenin模型能够良好地表征锂电池的工作特性且能较好地进行S0C估算,参数辨识、恒流放电工况、动态工况下的最大误差分别控制在0.4%、0.2%、0.1%以内,验证了AKF应用于锂电池S0C估算的优越性。     

基于DSP的电动汽车锂电池荷电状态估算的研究与实现

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是电动汽车能源管理的关键技术。为了提高锂电池SOC的估算精度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于锂电池SOC估算,以减小拓展卡尔曼滤波(EKF)简单线性化带来的误差。搭建电池检测系统的硬件平台,以TMS320F28335型数字信号处理器(DSP)为主控芯片(MCU),实现电压、电流、温度的检测及UKF算法,并设计了相关的电池测试实验。实验结果表明,UKF可以实时估算锂电池SOC,估算误差在4%以内,高于传统的拓展卡尔曼滤波(EKF)。     

自动引导车电池SOC估算方法研究

自动引导车(AGV车)工况特殊,电流积分法估算电池剩余容量(SOC)误差较大,而且存在累积误差;为了提高AGV车电池剩余容量估算的准确度,对扩展卡尔曼滤波法估算AGV车电池剩余容量进行了研究,分析了AGV车特殊工况,提出将扩展卡尔曼滤波法的滤波增益改进为动态调整滤波增益,有效提高扩展卡尔曼滤波法的跟踪效果;实验表明使用扩展卡尔曼滤波法估算AGV车电池剩余容量精度较高,采用动态校正的滤波增益提高了估算过程的跟踪效果,解决了AGV车电池剩余容量估算不准确的问题。     

基于双扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估计

以磷酸铁锂动力电池为研究对象,以精确估算电动汽车动力锂电池组在实际运行工况中的SOC为目的,基于Thevenin等效电路模型和扩展卡尔曼滤波算法,结合脉冲功率特性实验（HPPC Test）对模型参数进行辨识,采用双扩展卡尔曼滤波对SOC和模型参数进行在线估算,并分析算法在不同温度下的适应性和不同SOC初始值条件下的收敛特性。仿真结果表明,在不同的工况下,相比于单扩展卡尔曼滤波该算法具有更高的精度、更好的环境适应度和对初始误差的收敛性。     

在线参数辨识和扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算研究

荷电状态(SOC)的准确估计对锂离子电池的在线实时监测和安全控制具有重要意义。以中航锂电池为研究对象,选择二阶阻容(RC)模型对电池工作特性进行表征,并结合多种工况情形对锂离子电池进行研究分析。考虑到参数辨识的初值对在线辨识修正效果的影响,搭建仿真模型与电池脉冲工况特性比较验证,仿真误差在0.05 V以内。在此基础上,构建含有遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)的在线参数辨识系统,对电池动态应力测试工况(DST)进行仿真预测,相对误差在1.50%以内。针对离线参数辨识的不足,采用在线参数辨识结合扩展卡尔曼(EKF)算法对工况下电池SOC进行估计。试验结果表明,在线参数辨识下,EKF算法能够有效表征系统SOC估算,相对误差精度在0.3%以内。