基于改进安时积分法的电动汽车电池SOC估计与仿真研究

为解决安时积分法不能确定电池SOC初始值的问题,采用开路电压法与安时积分法结合的方法(OCV-AH法)估计电池SOC值,并对电池SOC估计系统的控制策略进行研究。控制策略采用开路电压法估计电池SOC的初始值,基于安时积分法实时估计电池SOC。通过Advisor软件获得工况仿真数据,并在Matlab/Simulink中建立OCV-AH法SOC估计仿真模型。仿真分析表明开路电压法能有效消除电池自放电对SOC的影响,为安时积分法提供较高准确度的SOC初始值;OCV-AH法在短时间内估计准确度较高,能够满足电池SOC估计的实际需要,但随时间延长,其估计误差有不断增大的趋势。     

改进安时法结合神经网络估算锂离子电池SOC

采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时(AH)算法,再基于Moto Hawk进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统。以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态(SOC)进行估算和分析。试验结果表明,所采用的方法比传统AH法估算精度误差提高4.9%。     

基于改进模型的锂离子电池SOC估计

为提升锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出一种易于工程实现的二阶RC滞回等效电路模型.该模型采用差分进化(DE)算法对参数进行优化辨识,在城市道路循环工况(UDDS)、新标欧洲循环测试(NEDC)运行工况条件下对端电压和SOC进行估算.相比于传统二阶RC等效模型,二阶RC滞回等效电路模型估算的端电压误差小于10 mV,SOC误差减小至1％.此改进模型更符合锂离子电池的电化学特征,以此模型进行扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的SOC估计具有更高的估计精度,为1％.     

基于无损卡尔曼滤波的锂离子电池组SOC估计

锂离子电池组容量和内部参数随温度变化明显,在不同温度下准确估计电池电荷状态(state of charge,SOC)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型,采用无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)实现不同温度和不同放电电流条件下对锂离子电池组SOC的估计。实验研究表明,UKF算法适应不同放电电流下的电池SOC估计。随着温度降低,虽然UKF方法对锂离子电池组SOC估计的收敛速度变慢,但对初始误差有较强的修正作用,且有较高的稳态精度。因此,UKF方法适合不同温度和放电电流下对锂离子电池组SOC的估计。     

人工神经网络和安时法电池SOC估计

结合安时法估算电池SOC,用BP神经网络估计公式中需要的参数。电池的初始SOC用开路电压法获得,库仑效率的变化可以在估计电池电容时得到体现,其值设定为1,用循环次数和SOC值对电池充放电效率进行网络估计。用温度和电池的平均放电电流对电池电容进行网络估计。通过实验和估计得出在20℃下,新方法的误差在2.89%左右,-20℃下误差在3.25%左右,误差范围满足应用的需要。     

基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计是电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)的最为重要的关键技术之一。为此,提出了一种基于改进型遗传算法(genetic algorithms,GA)的BP神经网络的锂离子电池SOC估计。利用MATLAB人工神经网络工具箱和谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱共同建立GA-BP神经网络模型,用于预测锂离子电池在任一状态下的SOC。经仿真实验表明,与经典的BP神经网络预测方法相比,基于改进型GA-BP神经网络的锂离子电池荷电状态估计精度有效提高了,且具备良好的收敛性。     

基于Transformer的锂离子电池SOC估计方法

此处提出了基于Transformer的荷电状态(SOC)预测模型以提高对锂离子电池的SOC预测精度及效率。首先将易于测量的电压电流等数据作为编码器的输入,利用编码器端的多头注意力机制来提取深层特征,充分地利用输入数据的特征信息,同时将目标SOC作为解码器端的输入,将编码器的输出输入至解码器端,最后输出时移后的SOC得到预测结果。为了防止标签泄露,在解码器端的输入采用了掩码机制,同时实现了卷积神经网络提取特征和循环神经网络利用数据变化的时序性。利用锂电池的工况放电实验数据进行训练,以均方误差(MSE)作为评价标准。实验结果表明,所提出的基于Transformer模型具有较高的预测精度。     

基于自适应理论的锂离子电池SOC估计

磷酸铁锂电池作为我国电动汽车用动力电池的主要形式,得到广泛的研究和应用。电池负荷状态(SOC)估计是锂离子电池智能管理系统(BMS)研究的难点和重点;锂离子电池在使用过程中,工况具有很大的不确定性,而SOC用到的电池参数模型和使用工况又有很大的关系,因此本文利用自适应原理,在电池的实际使用过程中,不断的去采集电池状态信息,修正电池模型参数,适应不同的工况,完善SOC估计的功能。本文的设计思路是通过自适应测量,修正开路电压-荷电状态(OCV)曲线、实际电池容量和电池内阻曲线,然后根据修正后的参数结合安时计算方法进行综合估算,以便在电池整个寿命过程中都能判断电池状态和进行负荷状态估计(SOC)。     

基于PBES-LS-SVM的锂离子电池组SOC预测

针对锂离子电池组荷电状态(state of charge,SOC)难以预测的问题,提出应用主成分分析(principal component analysis,PCA)选取影响因素和秃鹰算法(bald eagle search,BES)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的SOC预测模型。首先,采用PCA筛选出主成分特征值较大的因素后,将其组成多输入样本集合;其次,利用秃鹰搜索算法的全局搜索能力不断优化最小二乘支持向量机的惩罚系数C、核函数g,建立PBESLS-SVM预测模型;最后,应用某储能设备历史数据,采用GA-BP、BES-SVM和PBES-LS-SVM等模型分别对锂离子电池组的完整放电过程数据集与部分放电过程数据集进行仿真研究。结果表明,提出的模型SOC预测均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差分别减小至1.79%、1.30%和3.39%。与其余预测模型相比,PBES-LS-SVM模型预测精度高、预测时间短,具备良好的收敛性、泛化性。     

基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波法提高了SOC估计的精度,并能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,实时的工况模拟证明了该算法更适用于多元复合锂离子电池的动态SOC估计。     

基于 GRU-UKF 的锂离子电池 SOC 估计方法研究

精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全 性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元 (GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池 SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明, 在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提 高 SOC 的估计精度。     

基于改进EKF的锂离子电池SOC估算

采用改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)对电池进行荷电状态(SOC)估算,运用Levenberg-Marquardt方法对改进EKF的协方差矩阵进行修正。相对于标准EKF而言,改进EKF估计SOC的绝对误差降低了0.526%,精度得到提高。     

基于NARXNN变工况下锂离子电池SOC间接估计

探讨了基于外部输入循环神经网络(NARX)在变工况下间接估计锂离子电池荷电状态的方法。先搭建电池等效电路模型,设计NARX神经网络随电池状态切换准确预测极化电压响应的训练工况,然后设计两种不同输入类型NARX神经网络,在DST和UN/ECE (Elementary Urban Cycle)两种测试工况下,进行了极化电压和SOC估计,并将估计数据与前馈神经网络直接估计数据进行比较。数据表明NARX神经网络在变工况下间接估计电池SOC有较高精度。     

基于ASSA-RBF联合算法的三元锂离子电池SOC估计

准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对标准麻雀搜索算法进行改进,采用精英混沌反向机制初始化麻雀种群,采用柯西-高斯变异策略优化麻雀种群中跟随者位置更新公式;然后,使用改进后的麻雀搜索算法对RBF神经网络的初始权值和宽度参数进行寻优,以提升算法对SOC的估计精度;最后,基于三元锂电池的充放电实验数据进行模型验证。结果表明,动态应力测试工况下,所提联合算法模型SOC估计均方根误差为0.694%,平均百分比误差为3.15%,能很好的应用于三元锂电池SOC估计。     

基于有限差分扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

锂离子电池荷电状态的快速准确估计是电池管理系统的关键技术。针对锂离子电池这一动态非线性系统,以二阶RC等效电路模型为基础,采用递推最小二乘法估算模型参数,运用有限差分扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估算。仿真结果表明,该模型能较好地体现电池的动态特性,有限差分扩展卡尔曼滤波算法在估算过程中能保持很好的精度,并可以有效地减小由模型误差引入的荷电状态估计误差。     

基于混合AUKF和HIFF的锂离子电池SOC估计

提出基于模型的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和H无穷滤波(HIFF)的联合算法.选取Thevenin模型,针对有色噪声条件下的输入数据,改进常用的带遗忘因子的递推最小二乘(RLS)法,提出偏差补偿型递推最小二乘(BCRLS)法,来抑制数据的有色噪声.设计的AUKF/HIFF混合算法具有较好的精度和更强的鲁棒性,可实现...     

基于双无迹变换的锂离子电池SOC估计研究

电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标,然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统,精准估计SOC十分困难。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题,基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法,采用动态函数提高卡尔曼增益,从而提高SOC估计精度和效果。通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果,在电压和电流变化剧烈的条件下,平均绝对误差为0.11%,精度相对提高了58%,均方根误差为0.15%,稳定性相对提高了63%。