针对电池组的安时积分法由于传感器的精度、电池老化、积分误差和初值,会导致SOC(state of charge)的估算不准确等问题,对传统安时积分法的SOC初值、标称容量、积分周期等参数进行了改进.在探索SOC与开路电压Uo内在联系的基础上,建立了...针对电池组的安时积分法由于传感器的精度、电池老化、积分误差和初值,会导致SOC(state of charge)的估算不准确等问题,对传统安时积分法的SOC初值、标称容量、积分周期等参数进行了改进.在探索SOC与开路电压Uo内在联系的基础上,建立了一阶RC等效电路模型,通过带遗忘因子的递推无参数最小二乘法(PF-RLS)实时在线提取更新Uo,引入对Uo影响较大的电池温度θ变量,建立SOC-Uo-θ三维模型,为改进的安时积分法提供准确的初值,在考虑电池组不一致性的基础上,提出基于电池组的最大电压、最小电压融合算法,进行了FUDS(federal urban driving schedule)工况检测和实车工况验证.结果表明:PF-RLS在线提取Uo的精度为2.55%,单体电池SOC的精度为3.20%,电池组SOC算法的精度为4.00%,满足QC/T 897—2011《电动汽车用电池管理系统技术条件》的要求.展开更多
为了解决传统安时-开路电压法荷电状态(state of charge,SOC)初值SOC0误差大,忽略了估算过程中温度等影响因素对估算精度的影响等问题,提出了改进的安时积分-开路电压法:根据不同温度、循环使用次数下的实验数据,拟合出SOC与开路电压(op...为了解决传统安时-开路电压法荷电状态(state of charge,SOC)初值SOC0误差大,忽略了估算过程中温度等影响因素对估算精度的影响等问题,提出了改进的安时积分-开路电压法:根据不同温度、循环使用次数下的实验数据,拟合出SOC与开路电压(open circuit voltage,OCV)、温度、使用次数的函数关系,从而获取准确的SOC0;结合实验分析温度、放电倍率、使用次数对于安时积分的影响,并对其进行修正和优化。实验表明,改进的安时-开路电压法可将估算精度提高至97%。展开更多
文摘为了解决传统安时-开路电压法荷电状态(state of charge,SOC)初值SOC0误差大,忽略了估算过程中温度等影响因素对估算精度的影响等问题,提出了改进的安时积分-开路电压法:根据不同温度、循环使用次数下的实验数据,拟合出SOC与开路电压(open circuit voltage,OCV)、温度、使用次数的函数关系,从而获取准确的SOC0;结合实验分析温度、放电倍率、使用次数对于安时积分的影响,并对其进行修正和优化。实验表明,改进的安时-开路电压法可将估算精度提高至97%。