动力锂电池组充放电性能试及SOC评估
试论动力锂电池组管理系统的SOC估算
能, 避免对 电池造 成损害的前提 。 目前 , 动力锂 电池组管理 系统的 S O C估算算法主要 包括放 电法 、 安 时法、 开路 电压 法、 内阻法、 卡 尔曼滤波 、 P e u k e r t 方程 、 人 工神 经网络法、 模糊逻辑算 法等 , 但在 实际运用 中, 单独的使用任何一种算 法都 不可避免 的存在缺 陷, 选择 算法需要考虑 准确 性、 实时性 、 收敛性。对算法进 行改进 、 组后 , 是 解决单一算法不足的主要 方法。
【 关键词 】 动力锂 电池组 ; 管理 系统; S O C
界干扰 . 无限接近真实值 。从这角度来看 , 以上讨论的算法各 有优劣 . 任何一种算法单 独应用都不可避免地存在缺陷 目前 . 笔者认 为理想 1 . 1 S O C影 响 因 素 的做法是利用开路 电压法确定 S O C的初始值 .采用安时积分法来计 想要 估算 S OC . 便需要 了解 S O C的影响因素 锂电池在使用过程 算S O C的积 累 .利用改进 的卡尔曼滤波算法控制初始值 和测量误 差 中. 内部会发生复杂的电化学 变化 . 在充放 电过程 中 . 实际容量与剩余 等于扰因素影响 , 收敛于真实值 I 4 l 。卡尔曼滤波算法对处理器的运算 的 电量会随着温度 、 自放电率 、 电池循环寿命等 因素变化而变化。 主要 能力要求较高 , 但近年来 . 计算机技术发展 . 计算能力不足问题已不是 影响体现在以下几个方 面 : ① 温度 . 温度对性能影 响很 大 . 电池 内部的 阻碍 电化学反应越剧烈 . 活性物质利用 率也会随之上升 . 离子传递 能力增 强. 实际可用电量也因此增 多. 但 随着温度持续上升 . 量 子本身活动增 2 安 时 积分 法 强. 电化学反应会受 到抑 制 , 性能 降低 . 甚至可能爆 炸 . 若温度下 降过 安时法应用最广 。 但存在初始值不确定 、 电池容量不恒 定 . 电流测 低. 则 电流 随之减 少 : ②充放 电倍 率 . 即充放 电电流与标称容 量的 比 量不太精准的情况下误差会不断增大等缺 陷. 需要进行修正 . 主要策略 值. 能够衡量充放 电过程 中的电流大小 . 放 电倍 率与电池实 际容量存 如下 : ①根据 国家技术标准《 电动汽车用 电池管理系统技术条件》 设计 . 在相关性 : ③ 白放电率 . 由于制作 电池 的过程 中, 原 材料 中不可避免的 电池标准容量 的测定 . 是确定 电池电量的耗尽状态以及充满状态 . 可采 掺杂 了一 些杂质 . 使得 电池 的纯度不 能完全达 到 1 0 0 %. 因此造 成了 用微分逼近思想计算 . 理论上认为当工作 电流接近于零时 . 电池 的充放 电池的 自放电现象 自放电率 主要指 电池在不接任何 负载的情况 下 . 电状态达到极 限; ②充放电倍率的修正, 电池容量随着工作电流变化而 电池容量随时间的保存 能力。 电池 的 自 放 电率和 电池容量成负相关关 变化 . 可采用 P e u k e r t 方程描述 . 单一温度下容量与放电倍率存 在指数 系. 自 放 电率越大 . 电池 内部 的 自身容量越4 、 , 并且随着时 间的增 大 , 关 系, C = P* t , 其中I 为工作电流 , 单位为 A. t 为放电持续时间, c为 电池 电池容量越小 随着 电池使用循环次数的增加 , 自放电率也 会变大。 ④ 放 电容量. 单位为 A h , P 称为 P e u k e r t 常数。 : ③温度的修正. 动力锂 电池 循环寿命 . 动力电池存在使用寿命 . 随着循环次 数的增 多 . 其中的化学 组 的正常工作温度在 0 ~ 5 0 ℃ 之 间. 根据量子力学波 函数理论 . 可将电 物质会出现变质 . 电阻增加 , 电池容量下 降㈣ 。 池容量看作 波函数 . 摄 氏度至 5 O摄 氏度之间 . 任意温度下的容量 函数 1 . 2 算 法 研 究 概 述 目前 . 动力锂 电池组 管理 系统的 S O C 估 算算法主要包括 十余 种 . Q C r , I ) 可 以用函数的线性 组合表示 , Q ( T , D = w x Q ( I ) , 其中 wj 是当前 大体包括 : ① 放电法 . 最受认 可 . 但主要 用于实验室标 定电池 S O C, 无 Q ( T , I ) 是温度 T i 充放 电倍率与电容量之间的关系函数。 法运用 于汽车行驶 过程 中: ② 安 时法 . 以电流离散 面积积分作 为净 温度函数权重 ,
动力锂电池SOC估算方法综述
电压 电流
-> SOC
类型 分子式
关键词:动力电池;SOC估计;影响因素;估算方法 中图分类号:TM912文献标识码:A 文章编号:1005-2550 (2019) 05-0065-05
Summary of SOC estimation methods for power lithium batteries
CHEN Yuan-li1, ZHAO Zhen-dong1, CHEN Su-juan1, ZHANG Guang-hui2 (1. Nanjing Institute of lechnology, Nanjing Jiangsu, 211167, China; 2. Nanjing Aoji Intelligent Automotive Tbchnology Research Institute Co., Ltd.,
究出一款安全性与经济性并存的产品。现大多数 新能源汽车动力电池主要有三种:三元锂电池、 磷酸铁锂电池和猛酸锂电池⑴。表一为这三种电池 各有其优缺点役
由于受目前我国的新能源汽车的补贴政策的 影响,现如今市场上三元锂电池由于高能量密度 的优点已逐步取代了磷酸铁锂电池。但是,磷酸 铁锂电池也有着明显的优点,比如,电池耐高 温、安全稳定性强、成本低、循环性能好等。而 三元锂电池电压平台很高,相同的体积或者重量 下,三元锂电池的比能量、比功率更大。另外, 在大倍率充电和耐低温性能等方面,三元锂电池 有着更大的优势。
陈元丽
毕业于南京工程学院,硕 彳士研究生学历,主要研究领域
动力锂电池组管理系统的SOC估算研究
Ab ta t /,d c lt si t tesaeo h reS ) L — nb t r c uae . ntip p rs me sr c: t i utoet e h tt Sf i ma fc ag f0C o i o at ya c r tl I s a e, o f i e y h kn s o t t n meh d ae o h re o i o atr r n lzd a d a kn si ain id e i i to s o s t f c ag f L— n b t y ae a a e n id o et t f s ma o f t i e y f m o
文 献 标 识 码 :A
Re e r h n t tm a e e ho fSO C n Lii n Ba t r s a c o heEsi t d M t d o i -o te y
M a g m e y t m na e ntS s e
J n i C e ia , C e a gi g i gWe, h nLj n a i hnF n l n a
括 电压 、 电流 、温 度 、容 量 等 )进 行 监 测和 评 估 。
即为 剩 余 电量 。此 法 在 实 验 室 中 经 常使 用 ,适 用 于 所 有 电池 , 它 需要 大 量 时 间且 不 能 在 线检 测 。 但
12开 路 电压法 .
开 路 电压 法 是根 据 电池 的 开路 电压 在 一 定 条 件下与 S OC 有 一 定 比例关 系 的原 理 在 计 算 S C O
动力电池组SOC估算及均衡控制方法研究
动力电池组SOC估算及均衡控制方法探究随着电动汽车的普及和市场需求的增加,动力电池组的能量状态估算和均衡控制成为了探究的热点。
对于动力电池组而言,电池的荷电状态SOC(State of Charge)是一个重要的参数,它用于表示电池当前的能量储存状况,对于电动汽车的续航里程猜测和车辆性能控制具有重要作用。
对于动力电池组SOC的估算,目前主要接受的是基于开环电流积分法。
该方法通过测量电池组的电流输入和输出,并对电流进行积分,从而得到电池组SOC的估算值。
然而,这种方法存在一定的误差,其主要原因是电流测量的误差和电池组内部的不均衡。
为了提高动力电池组SOC的估算准确度,探究人员提出了许多改进的方法。
其中一种常用的方法是基于卡尔曼滤波器的SOC估算方法。
卡尔曼滤波器是一种适用于状态预估的优化算法,通过对电池的电压、电流和温度等参数进行融合处理,可以得到更为准确的SOC估算结果。
除了SOC估算,动力电池组的均衡控制也是电池管理系统中的重要部分。
由于电池组内部电池的差异性,容量不一致等原因,电池组的循环寿命和能量利用率会受到影响。
为了解决这一问题,探究人员提出了各种均衡控制方法。
一种常用的均衡控制方法是基于无功功率的均衡控制。
该方法通过在电池组中引入额外的电流,使得电池之间的电荷状态发生平衡,从而延长电池组的使用寿命。
另外一种方法是基于压差的均衡控制。
该方法通过控制每个电池的充放电电流,使得电池之间的压差得以控制在较小的范围内,从而实现电池组内部的均衡。
综上所述,动力电池组SOC估算和均衡控制是电池管理系统中的重要问题。
通过合理的估算方法和均衡控制策略,可以提高电池组的能量利用率和使用寿命,从而提高电动汽车的性能和可靠性。
然而,目前的探究还存在一定的局限性,需要进一步改进和完善。
将来的探究可以集中在优化SOC估算算法和均衡控制策略,结合电池组的实际工作条件和充放电特性,以实现更高的准确度和稳定性综合以上谈论可知,滤波器是一种重要的优化算法,可以提高电池管理系统中对动力电池组SOC的估算准确性。
锂离子电池组的SOC估计
锂离子电池组的SOC估计随着电动车的普及和可再生能源的发展,锂离子电池组作为重要的能量储存装置受到了广泛关注。
而对于锂离子电池组来说,准确估计其电池组的SOC(State of Charge)是非常关键的。
SOC即为锂离子电池组的电荷状态,它表示电池组中储存的能量比例。
准确的SOC估计可以帮助电动车和储能系统的管理者了解电池组的剩余电量,从而更好地规划使用和维护。
然而,由于电池组内部化学反应的复杂性和外部环境的影响,准确估计SOC一直是一个具有挑战性的问题。
当前常用的SOC估计方法有基于开路电压法(OCV)和基于卡尔曼滤波器法(KF)两种。
基于OCV法通过测量电池组的开路电压与已知电压-电量特性曲线的匹配,来估计SOC。
这种方法简单直接,但受到电池内阻变化和温度变化等因素的影响,导致估计精度有限。
而基于KF法则是一种基于状态空间模型的滤波方法,通过动态更新电池参数,结合电流和电压测量值,来实时估计SOC。
这种方法精度较高,但需要准确的电池模型和较大的计算量。
为了提高SOC的估计精度,近年来还出现了一些新的方法。
比如,基于改进的电池模型和神经网络的方法,通过训练神经网络来建立电池模型,并结合实时测量的电流和电压数据来估计SOC。
这种方法能够在一定程度上克服电池模型不准确的问题,提高估计精度。
另外,还有基于电池内阻和电流功率的方法,通过测量电池内阻和电流功率的变化,来推测SOC的变化。
这种方法简单有效,但需要准确的传感器和较大的计算量。
综上所述,锂离子电池组的SOC估计是一个复杂而重要的问题,目前存在多种估计方法。
随着技术的发展和研究的深入,相信未来会出现更加准确和高效的SOC估计方法,为电动车和储能系统的管理者提供更好的支持。
电动汽车动力电池组soc估算及充放电策略研究
4.1.2现有SOP估算方法 (29)4.2基于二阶等效电路模型的多参数限制SOP估算 (30)4.3动力电池组充放电策略 (34)4.4电池组均衡充电 (35)4.4.1电池单体不一致性影响 (35)4.4.2被动均衡 (36)4.5本章小结 (37)第五章电池组状态估算仿真实验 (38)5.1仿真环境 (38)5.2电池组状态估算仿真模型 (39)5.3仿真结果与分析 (42)5.3.1基于PID闭环修正的SOC估算算法测试 (44)5.3.2基于二阶等效电路模型的多参数限制SOP估算测试 (47)5.4本章小结 (49)第六章总结与展望 (50)6.1总结 (50)6.2展望 (51)参考文献 (52)攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 (56)插图清单图2.1锂离子电池工作原理 (8)图2.2镍钴锰三元材料的层状结构 (9)图2.3LR185SK电池 (11)图2.4OCV-SOC特性 (14)图2.5Rint模型 (15)图2.6Thevenin模型电路图 (15)图2.7PNGV模型电路图 (16)图2.8GNL模型电路图 (16)图2.9二阶模型 (17)图3.1基于PID的SOC算法 (23)图3.2SOC算法流程 (24)图3.3参数整定 (27)图4.1SOP估算方法 (30)图4.2CAN网络拓扑 (34)图4.3电阻分流均衡拓扑 (37)图5.1ADVISOR界面 (39)图5.2模型顶层 (40)图5.3电池模型底层 (41)图5.4状态估算模型 (41)图5.5NYCC工况速度 (42)图5.6UDDS工况速度 (42)图5.7NYCC工况电流 (43)图5.8UDDS工况电流 (43)图5.9NYCC工况SOC (43)图5.10UDDS工况SOC (44)图5.11NYCC工况仿真 (44)图5.12NYCC工况误差 (45)图5.13UDDS工况仿真 (45)图5.14UDDS工况误差 (46)图5.15错误初值测试 (46)图5.16SOC0=0.94放电SOP (47)图5.17SOC0=0.94充电SOP (47)图5.18SOC0=0.11放电SOP (48)图5.19SOC0=0.11充电SOP (48)图5.20SOC0=0.5放电SOP (48)图5.21SOC0=0.5充电SOP (49)表格清单表2.1LR185SK常规指标 (12)表2.2充放电实验 (13)表3.1Z-N法特征参数 (26)第一章绪论第一章绪论1.1背景由于能源和环境问题的双重压力,近年来电动汽车技术在各大车企以及各国政府的推动下得到了长足的发展。
动力电池组SOC估算及均衡控制方法研究共3篇
动力电池组SOC估算及均衡控制方法研究共3篇动力电池组SOC估算及均衡控制方法研究1动力电池组SOC估算及均衡控制方法研究随着电动汽车的普及,如何保证电动汽车的续航里程成为了一个热门话题。
电动汽车的续航里程需要依赖电池组的能量储存,因此动力电池组的管理非常重要。
其中,动力电池组SOC估算及均衡控制方法的研究是管理电池组的核心问题之一。
本文将探讨动力电池组SOC估算及均衡控制方法的研究进展。
动力电池组SOC估算SOC(State of Charge)是动力电池组的电量状态,表示电池组剩余电能与总容量的比值。
因此,动力电池组SOC的估算是很有必要的。
SOC的估算方法大致可以分为开路电压法、能量平衡法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。
其中能量平衡法和卡尔曼滤波法被广泛应用于电动汽车动力电池SOC的估算。
能量平衡法是将电池组内外流的能量总和与动力电池的容量进行比较,通过能量平衡方程进行SOC估算。
这种方法可以有效地避免电池内部参数的变化,较为稳定可靠。
但是,能量平衡方法需要获得电池组的状态变化信息,且需要考虑电池组的温度、内阻等因素对SOC的影响。
卡尔曼滤波法是一种基于状态空间模型的线性滤波方法,通过对测量值进行加权平均,得到对系统状态的精确估计。
卡尔曼滤波法在动力电池组SOC估算中可以减小误差和噪声的影响,提高SOC估算的准确度。
但是,该方法需要预先定义一个状态空间模型,且需要测量电流、电压等多个物理量,系统复杂度较高。
动力电池组均衡控制方法动力电池组的均衡控制可以有效地减少电池组内部的SOC差异,延长电池组的使用寿命。
目前,动力电池组均衡控制方法主要分为被动平衡和主动平衡。
被动平衡方法是利用电阻、电感、二极管等元件来消耗电池组内部SOC差异,使得电池组能够达到均衡状态。
该方法的优点是结构简单,成本低。
但被动平衡方法对电池组的使用和控制有一定的局限性,难以实现精确控制。
主动平衡方法是通过控制电池组中的开关器件,实现电池组内部的SOC均衡。
锂电池SOC_的估算方法
NEW ENERGY AUTOMOBILE | 新能源汽车锂电池SOC的估算方法目前常用的SOC估算方法有:安时积分法,安时积分法忽略了电池放电、老化等因素对SOC的影响,且SOC初始值无法获取,长时间会导致误差积累扩大;开路电压法,电池需要静置足够长的时间,不适合工作状态电池SOC的计算;内阻法,对硬件的要求高且受电池温度影响比较大;放电法,主要用于脱机状态下电池的测试,不适用于行驶的新能源汽车;神经网络法,需要大量采集样本的数据,计算量大;卡尔曼滤波法,对硬件要求高实际较少采用。
文章对SOC的估算方法比较、分析,预测了SOC的估算发展方向。
1 SOC的定义SOC(State of charge)即荷电状态,用来表示电池的剩余电量,是电池管理系统(BMS)的主要参数[1],其数值上的定义为电池的当前容量与电池的额定容量的比值。
美国先进电池联合会对其定义为:电池在某一特定的放电倍率下,剩余电量与它的额定容量的比值,其计算公式如(1)所示:SOC=Q C/Q1×100%=1-Q/Q1(1)式中:Q C表示锂电池的剩余电量,Ah;Q1表示锂电池的额定容量,Ah;Q表示锂电池的放电量,Ah。
当SOC=100%时,表示锂电池处于充满电的状态;当SOC=0时,表示锂电池的电彻底放完;SOC的范围在0到100%之间。
2 锂电池SOC的估算方法2.1 安时积分法安时积分法是通过对锂电池的充放电电流的累积计算[2],获得SOC值,其计算公式[3]如(2):SOC(t)=SOC(t0)-∫t0ηI(t)dt (2)式中:SOC(t)表示SOC与时间t的函数关系,s;SOC(t0)表示t0时刻动力电池组的SOC值;η表示库伦效率;(t)表示t时汤文科 于晨斯 严匡林九江职业技术学院汽车工程学院 江西省九江市 332007摘 要:新能源汽车的锂电池组受到老化、容量、极化、温度等众多影响,使锂电池组SOC的估算准确性和精度不高。
动力锂电池的检测标准
动力锂电池的检测标准动力锂电池的检测标准通常包括多个方面,旨在确保其安全性、性能和质量。
以下是一些常见的动力锂电池检测标准:安全性测试:短路测试:检测电池是否在短路条件下发生异常反应。
过充电测试:模拟电池过充电情况,验证其过充电保护机制的有效性。
过放电测试:模拟电池过放电情况,验证其过放电保护机制的有效性。
温度稳定性测试:在高温或低温条件下测试电池的性能和稳定性。
电性能测试:容量测试:测量电池的实际容量,确保其符合规定标准。
放电性能测试:测试电池在不同负载条件下的放电性能。
充电性能测试:测试电池在不同充电条件下的充电性能。
内阻测试:测量电池的内部电阻,评估电池的电导率和功率性能。
循环寿命测试:充放电循环测试:模拟电池在正常使用条件下的充放电循环,评估其寿命和稳定性。
快充循环测试:测试电池在快速充电条件下的循环寿命。
环境适应性测试:温度适应性测试:在不同温度条件下测试电池的性能,确保其在广泛的温度范围内能够正常工作。
湿度适应性测试:测试电池在高湿度环境下的性能。
外观和结构检测:外观检查:检查电池外壳、连接器等外观部分,确保没有明显的缺陷或损坏。
尺寸和形状检测:测量电池的尺寸和形状,确保符合规定标准。
标签和标识检测:标签完整性检查:检查电池上的标签是否完整、清晰可辨,包括规定的标识和警告标语。
运输和储存测试:振动测试:模拟电池在运输和使用中的振动环境,确保其结构和性能不受影响。
冲击测试:检测电池在运输和使用中的冲击耐受性。
这些测试标准可以根据电池的具体用途和规模而有所不同。
制造商通常会遵循国际标准、行业标准和客户要求来进行动力锂电池的检测和认证。
动力电池的充放电特性及性能评估
动力电池的充放电特性及性能评估动力电池是电动车辆的重要组成部分,直接影响其性能和续航能力。
本文将详细探讨动力电池的充放电特性以及评估其性能的方法。
一、动力电池的充放电特性动力电池的充放电特性是指电池在充电和放电过程中的各种表现。
充电特性包括充电效率、充电速率以及充电容量的变化。
放电特性包括放电容量、放电效率以及电池内阻的变化。
1. 充电特性充电效率是指充电过程中电能转化为化学能的百分比。
衡量充电效率的指标为充电能量与放电能量之比。
高效率的充电过程可以减少能量损失,提高充电速率。
充电速率指充电电流与电池容量的比率,高速率充电可以缩短充电时间。
另外,充电容量的变化也是充电特性的重要指标,能够反映电池在充电过程中的容量损失情况。
2. 放电特性放电容量是指电池在放电过程中能够释放的电能。
放电效率是指放电过程中化学能转化为电能的百分比。
高效率的放电过程可以提高电池的利用率和输出功率。
电池内阻是指放电过程中电池内部产生的电阻。
电池内阻的变化会影响电池的放电速率和功率输出。
二、性能评估方法为了评估动力电池的性能,需要进行一系列的测试和分析。
以下是几种常用的评估方法:1. 充放电循环测试充放电循环测试是通过将电池进行多次充放电循环来评估电池的耐久性和循环寿命。
通过记录每一次循环的充放电容量和效率变化,可以评估电池的衰减情况。
2. 极化曲线测试极化曲线测试是通过在不同电流下对电池进行放电,记录电池电压和电流的变化,从而评估电池的内阻和放电特性。
通过拟合极化曲线,可以得到电池的内阻和放电效率。
3. 温度特性测试温度对电池性能有较大影响,温度特性测试是通过在不同温度下进行充放电测试,分析电池的充放电效率、容量、内阻等性能指标的变化。
通过温度特性测试可以评估电池在不同工作温度下的性能表现。
4. 容量衰减测试容量衰减测试是通过放电测试来评估电池的容量衰减情况。
通过定期测试电池的放电容量并与初始容量进行比较,可以评估电池的衰减速度和寿命。
动力电池SOC估算方法
动⼒电池SOC估算⽅法BMS的主要任务是检测电池⼯作情况、估算电池SOC、电池健康状况(State of Health,简称SOH),完成热管理、充放电控制、CAN(Controller AreaNetwork)通信、均衡检测、故障诊断和液晶显⽰等功能,使电动汽车的控制单元能够及时有效地利⽤所传递的SOC等信息,对动⼒电池的过充或过放有防⽌作⽤。
电池组的均衡技术,快速充电技术和电池SOC估算是电池管理系统的三项关键性技术。
电池荷电状态(State of Charge,简称SOC),指电池中剩余电荷的可⽤状态。
SOC定义有多种多样。
⽬前在国际上⽐较统⼀的是从容量的⾓度给予定义,即荷电状态SOC表⽰电池的剩余容量,其在数值上等于电池剩余容量与额定容量的⽐值。
电池荷电状态SOC作为描述电池状态的⼀个重要参数,对其进⾏准确地估算是当今电池研究的⼀个难题和热点。
因此,如果能够对SOC进⾏准确的估算,那么将会对电池的研究和发展起着举⾜轻重的作⽤。
⽬前⼰经出现了很多较为精确的SOC估算⽅法,下⾯列举⼏种主要的⽅法:1、放电测试法放电测试法将动⼒电池以⼀定的放电倍率(⼀般为0.3C或1C)进⾏恒流放电⾄电池的截⽌电压,将恒值电流(C 0.3 C或1C)乘以放电所⽤的时间可以得到电池放出的电量,即电池SOC值。
该⽅法常被⽤来作为电池容量测试的参考标准,适⽤于各种类型的动⼒电池。
但是,这种⽅法的测试条件⽐较严格,需要电流恒定且测量准确,以⾄于只能局限于实验室环境下所测得的数据。
在实际应⽤中,电流⼤⼩并⾮恒定,且电流经常会被迫中断,也需要消耗过多的时间,不可能有实验室中稳定、可靠的理想环境,因此,该⽅法不适合实际应⽤。
2、开路电压法开路电压法是根据电池的开路电压(OpenCircuit Voltage, OCV)与电池内部锂离⼦浓度之间的变化关系,间接地拟合出它与电池SOC之间的⼀⼀对应关系。
在进⾏实际操作时,需要将电池充满电量后以固定的放电倍率(⼀般取1C)进⾏放电,直到电池的截⽌电压时停⽌放电,根据该放电过程获得OCV与SOC之间的关系曲线。
锂电池动力系统SOC估计与优化方法研究
锂电池动力系统SOC估计与优化方法研究锂电池动力系统是目前电动汽车和混合动力汽车主要采用的动力系统之一。
而衡量锂电池动力系统性能的关键指标之一是电池的SOC(State of Charge,即电池电量),因此准确估计和优化SOC对于锂电池动力系统的正常运行和有效管理至关重要。
本文将围绕锂电池动力系统SOC估计与优化方法展开研究,从相关理论和方法、算法设计和实现、现有研究案例和未来研究方向等四个方面进行详细探讨。
首先,相关理论和方法是进行SOC估计和优化的基础。
SOC 估计可以通过不同的物理模型、数学模型以及基于测量电流和电压的方法来实现。
物理模型是根据锂电池的性质和特性,建立的考虑电化学反应、扩散和传递过程的模型。
数学模型则是基于锂电池电压和电流之间的非线性关系,通过数学建模和滤波算法来估计SOC。
本文将介绍目前常用的物理和数学模型,并对其进行比较和分析,以找出适用于不同电池系统的估计方法。
其次,算法设计和实现是SOC估计和优化的关键环节。
算法的设计需要考虑实时性、精确性和计算复杂度等因素。
常用的算法包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
研究者们通过改进和优化这些算法,并结合实际应用场景的特点,在实验室和实际车辆测试中验证了算法的有效性和稳定性。
本文将介绍和分析不同算法在SOC估计和优化中的应用情况,并探讨其优缺点以及改进方向。
进而,本文将介绍一些实际的研究案例和应用。
目前,锂电池动力系统SOC估计和优化已经广泛应用于电动汽车和混合动力汽车,并在增加电池寿命、提高能量效率、保证动力性能等方面取得了显著成效。
本文将以实际案例为依据,探讨SOC估计和优化在实际应用中的效果和价值,并对未来的应用前景进行展望。
最后,本文将提出未来SOC估计和优化方法研究的方向。
尽管目前有许多有效的方法和算法,但SOC估计和优化仍然面临一些挑战,如电池特性变化、温度和SOC之间的耦合效应、多物理场协同仿真等。
电动车锂离子电池组SOC预估及一致性研究
电动车锂离子电池组SOC预估及一致性研究一、本文概述随着电动车市场的快速发展,锂离子电池作为电动车的主要动力源,其性能优化和安全管理日益受到关注。
其中,电池的荷电状态(SOC,State of Charge)预估和电池组单体间的一致性问题是影响电池性能和安全性的重要因素。
本文旨在深入研究电动车锂离子电池组的SOC预估方法以及电池单体间的一致性问题,为提升电动车锂离子电池的性能和安全性提供理论支持和实践指导。
本文将系统介绍锂离子电池的基本原理和特性,包括其工作原理、充放电特性以及SOC的定义和重要性。
在此基础上,综述现有的SOC 预估方法,包括安时积分法、开路电压法、内阻法以及基于人工智能的预估方法等,分析各方法的优缺点及适用范围。
本文将重点研究基于人工智能的SOC预估方法,包括神经网络、支持向量机、深度学习等算法在SOC预估中的应用。
通过构建合适的模型,结合实验数据,对模型进行训练和验证,以期找到一种准确度高、鲁棒性强的SOC预估方法。
本文将探讨电池组单体间的一致性问题。
分析不一致性的产生原因,如电池制造差异、工作环境差异、使用状况差异等。
研究一致性对电池组性能和安全性的影响,提出改善一致性的方法和措施,如电池管理系统优化、均衡控制策略等。
通过本文的研究,期望能为电动车锂离子电池的SOC预估和一致性管理提供有效的理论支持和实践指导,推动电动车锂离子电池技术的进一步发展。
二、锂离子电池组基础知识锂离子电池组,作为电动车的核心能量源,其性能直接影响到电动车的续航里程、使用寿命和安全性。
锂离子电池组由多个单体锂离子电池串联或并联组成,每个单体电池都有其独特的电化学特性和工作原理。
单体锂离子电池结构:锂离子电池主要由正极、负极、电解质和隔膜组成。
正极和负极材料通过电化学反应实现能量的存储和释放。
电解质则起到传递离子的作用,而隔膜则防止了正负极之间的直接接触,从而防止了电池短路。
电压:电池的开路电压与其荷电状态(SOC)有直接关系,通常随着SOC的增加而增加。
动力锂电池管理系统的设计及SOC的估算
一 一 一 一 一 一 一 一 一
1 6位 9 S 1 2 D T1 2 8 单 片机 , 工作 频 率 2 4 MHz , 1 2 8 K
片内 F L AS H, 4 K片内 R AM , 3路 C AN 控 制 器 ,
流信 号 , 经过 信 号 电路调 理滤 波输 入 到 D S P的 A/ D
电池 组 采取合 适 的 充放 电控制 策 略. [ 。 ]
电池 组
~ 一 一 一 一 一 一 一
C
电池 组
1 系统 硬 件 设 计
1 系统硬件设计框 图
本 系统 采 用 5个磷 酸 铁 锂 电池 模 组 , 每 个 模 组
由2 4节单 体 电池 串联 而成 , 每节 单体 电池 的额定 电
好 的充放 电控 制策 略 , 管理 系统 的研 发尤 为重 要 . 叫 本 文 针对 目前 电池 管理 系统 的应用 需 求 设计 B MS , 主要 实现 三大 功能 : 1 ) 实时 监测 电池 状态 , 采集 单体 电池 电压 、 电流和 温度 等 ; 2 ) 在正 确获 取 电池 的状态
系统采 用 分布 式结 构 , 实现 电池 管理 功能 . 每 个 电池 组 模块 作 为一个 从 控子模 块 , 主从 控 系统 间 用 C AN 总线进 行通 信 . 系统 硬件 设计 框 图如 图 1 所示 , 虚线 框 为从 控 子模块 框 图. 主 控模 块 主要 功能是 采集 电池 组 总压 信号 和 电
2013年02月vol28no1journalofhubeiuniversityoftechnologyfeb2013收稿日期20121123作者简介张丹明1987女湖北赤壁人湖北工业大学硕士研究生研究方向为电力电子变换器新能源发电技术文章编号1003468401006704动力锂电池管理系统的设计及soc的估算湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068要采用一种分布式控制方案实现了对120节动力锂电池的电压电流温度等数据实时采集
锂电池SOC估计算法研究
基本内容
在传统的SOC估计方法中,一般根据电池的电压、电流和温度等参数进行估算。 这些方法通常简单易行,但精度较低,且容易受到电池特性的变化和环境因素的 影响。随着现代控制理论和计算机技术的发展,一些现代估计方法逐渐被应用于 SOC估算,如基于神经网络、模糊逻辑和遗传算法等。这些方法通过建立电池模 型,能够提高估算精度,但需要大量的实验数据进行训练,且模型的适应性有待 进一步提高。
研究方法
研究方法
本次演示采用详细的数学建模和仿真方法进行研究。首先,建立磷酸铁锂电 池的详细数学模型,该模型考虑了电池的化学反应、电化学反应以及传热传质等 过程,并采用实测数据进行模型验证和校准。然后,利用所建立的模型进行电池 充放电仿真,分析不同充放电倍率、温度和老化程度等因素对电池性能的影响。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
实验结果与分析
在SOC算法方面,本次演示所提出的混合法表现出较好的性能。在实验验证中, 该算法能够较为准确地估计电池的SOC,且稳定性较好。然而,在某些工况下, 如大电流充放电和快速温度变化时,算法的准确性可能会受到影响,这是后续研 究需要进一步改进和完善的地方。
结论与展望
结论与展望
本次演示对磷酸铁锂电池建模和SOC算法进行了研究,通过建立详细的数学模 型,分析电池的充放电性能和老化行为,并采用混合法进行SOC估计。实验结果 表明,所建立的电池模型能够较好地预测电池的性能,而混合法在SOC估计方面 也表现出较好的性能。然而,在某些特殊工况下,如大电流充放电和快速温度变 化时,算法的准确性仍需进一步提高。
相关技术综述
相关技术综述
磷酸铁锂电池是一种常见的锂离子电池,其正极材料为磷酸铁锂,负极材料 为石墨。电池的充放电过程是通过锂离子的迁移和嵌入实现的。在进行电池建模 时,需要考虑电池的化学反应、电化学反应以及传热传质等过程。常用的磷酸铁 锂电池建模方法包括物理建模、简化的数学建模和详细的数学建模等。
动力电池的电池包充放电特性与性能评估
动力电池的电池包充放电特性与性能评估随着电动汽车和混合动力汽车的普及,动力电池作为电动车的核心部件之一,其性能评估和充放电特性的研究变得越来越重要。
本文将探讨动力电池的电池包充放电特性与性能评估的相关内容。
一、电池包充放电特性动力电池的电池包充放电特性是指在实际运行中,电池组或电池包在充电和放电过程中的各项性能指标。
其中,充电特性主要包括充电时间、充电效率、电压稳定性等方面的评估;放电特性主要包括容量、能量密度、循环寿命等方面的评估。
1. 充电特性评估充电时间是指电池包从充电开始到充满所需要的时间。
较短的充电时间可以提高电池的使用效率,减少用户等待时间。
而充电效率则是指电池包在充电过程中所能转化的电能与输入的电能之间的比值。
较高的充电效率可以减少能量的损失,提高系统整体效率。
电压稳定性是指电池包在充电过程中电压的波动情况,较小的电压波动有助于保证电池组的安全性和稳定性。
2. 放电特性评估容量是衡量电池包放电能力的重要指标,它表示电池包所能释放的电能。
随着容量的提高,电池包的续航里程将会增加。
能量密度则是指单位体积或单位质量下电能的储存量,衡量电池包的能量储存效率。
循环寿命是指电池包在充放电循环过程中能够保持性能的次数或时间,影响电池包的可靠性和使用寿命。
二、性能评估方法为了准确评估动力电池的电池包充放电特性,需要采用一些可靠的性能评估方法。
下面介绍几种常见的方法:1. 充放电测试充放电测试是评估电池包充放电特性的主要手段之一。
通过控制充放电电流、电压和温度等参数,对电池包进行一定时间的充放电循环,记录每个循环周期的电压、电流和时间等数据,从而计算出电池包在不同工况下的性能。
2. 循环寿命测试循环寿命测试是评估电池包循环寿命的主要手段之一。
将电池包进行多次充放电循环,完整记录每次循环的容量衰减情况,并根据衰减曲线和标准定义的终止条件,来确定电池组的循环寿命。
3. 热失效测试热失效测试是评估电池包在高温环境下性能衰减情况的主要手段之一。
试论动力锂电池组管理系统的SOC估算
试论动力锂电池组管理系统的SOC估算作者:孔德伟来源:《科技视界》2017年第08期【摘要】对动力锂电池组管理系统的SOC进行准确估算在电动汽车发展中一直是不可避免的问题,精准的SOC估算是合理利用电池电能,避免对电池造成损害的前提。
目前,动力锂电池组管理系统的SOC估算算法主要包括放电法、安时法、开路电压法、内阻法、卡尔曼滤波、Peukert方程、人工神经网络法、模糊逻辑算法等,但在实际运用中,单独的使用任何一种算法都不可避免的存在缺陷,选择算法需要考虑准确性、实时性、收敛性。
对算法进行改进、组后,是解决单一算法不足的主要方法。
【关键词】动力锂电池组;管理系统;SOC1 算法的概述1.1 SOC影响因素想要估算SOC,便需要了解SOC的影响因素。
锂电池在使用过程中,内部会发生复杂的电化学变化,在充放电过程中,实际容量与剩余的电量会随着温度、自放电率、电池循环寿命等因素变化而变化。
主要影响体现在以下几个方面:①温度,温度对性能影响很大,电池内部的电化学反应越剧烈,活性物质利用率也会随之上升,离子传递能力增强,实际可用电量也因此增多,但随着温度持续上升,量子本身活动增强,电化学反应会受到抑制,性能降低,甚至可能爆炸,若温度下降过低,则电流随之减少[2];②充放电倍率,即充放电电流与标称容量的比值,能够衡量充放电过程中的电流大小,放电倍率与电池实际容量存在相关性;③自放电率,由于制作电池的过程中,原材料中不可避免的掺杂了一些杂质,使得电池的纯度不能完全达到 100%,因此造成了电池的自放电现象。
自放电率主要指电池在不接任何负载的情况下,电池容量随时间的保存能力。
电池的自放电率和电池容量成负相关关系,自放电率越大,电池内部的自身容量越小,并且随着时间的增大,电池容量越小。
随着电池使用循环次数的增加,自放电率也会变大。
④循环寿命,动力电池存在使用寿命,随着循环次数的增多,其中的化学物质会出现变质,电阻增加,电池容量下降[3]。
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武汉理工大学毕业设计(论文)动力锂电池组充放电性能测试及SOC评估学院(系):物流工程学院专业班级:物流自动化专业0903班学生姓名:张兵强指导教师:朱宏辉学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
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本学位论文属于1、保密囗,在年解密后适用本授权书2、不保密囗。
作者签名:年月日导师签名:年月日目录摘要 (1)Abstract (2)第1章绪论 (3)1.1 电动汽车概述 (3)1.2 动力电池的发展状况 (5)1.3 课题的研究目的和意义 (6)1.4主要研究内容 (7)第2 章锂电池组的特性分析 (8)2.1磷酸铁锂电池 (8)2.2工作原理 (8)2.3电池性能参数 (10)2.3.1电池容量 (11)2.3.2电池电压 (12)2.3.3内阻 (12)2.3.4充放电倍率 (12)2.3.5循环使用寿命 (13)2.4电池性能的主要影响因素 (13)2.5电池特点及充放电特性 (14)2.5.1实验设备 (14)2.5.2电池特点 (14)2.5.3充电特性 (15)2.5.4放电特性 (16)第3章锂电池组SOC估算 (18)3.1 SOC 定义 (18)3.2 影响 SOC 的因素 (19)3.2 常见 SOC 的估计方法 (20)3.3.1 卡尔曼滤波原理 (21)3.3.2标准卡尔曼滤波 (22)3.3.3扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 (23)3.4卡尔曼滤波修正算法 (25)3.4.1 扩展卡尔曼滤波复合模型 (25)3.4.2卡尔曼滤波修正算法 (25)第4章结论与展望 (28)4.1本文结论 (28)4.2展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)摘要随着石油能源的短缺和大气污染的加剧,开发节能环保型电动汽车已经成为现今汽车工业领域发展的主要趋势。
作为电动汽车的动力来源和能量载体,电池自身制造工艺以及成组应用技术已成为推动电动汽车商业化的关键因数。
因此,为了保证动力电池能够安全有效的工作,电动汽车必须配置特定的电池管理系统对动力电池组的状态进行控制和管理。
对其进行各项性能测试及荷电状态(SOC)评估是电动汽车研发过程中的重要环节,而电池剩余电量SOC 估计一直是电池管理系统的核心,是反映电池运作状态的主要参数,为整车控制策略提供判断依据。
磷酸铁锂电池由于自身的性能特点受到广泛关注和应用,是目前电池界竞相开发研究的热点。
为了掌握电池组特性以及解决电池组的安全和延长使用寿命,有必要对电池组的性能作深入的研究。
本文主要从磷酸铁锂电池组信号采集、电池组的充放电放电特性和状态估计方面开展研究。
对电池组进行充放电特性分析。
串联的14节电池组在不同倍率的恒流放电的试验,考察了放电电流大小对电池性能的影响。
试验表明磷酸铁锂电池组放电过程中有一个很平稳的放电平台且在低SOC状态下有一定的大倍率放电能力;放电能量效率随SOC增大而增加,随放电倍率增大而减小;大倍率放电性能较其他电池好。
利用开路电压法、Kalman 滤波法与安时计量法结合使用对电池组SOC进行状态估计。
关键词:锂电池组;荷电状态(SOC);电动汽车AbstractBecause of oil resources shortage and air quality degradation, electric vehicle with advantages of energy saving and environment protection has emerged as the main trend in automobile indust ry. As the major energy carrier and power source, battery’s manufacturing process and group application technology have been the key factors in promoting the commercial progress of electric vehicle. Therefore, in order to keep power battery work securely and effectively, electric vehicle must be equipped with a specific management system to control and supervise the function of battery. To various performance tests and the evaluation of the charged state of (SOC) is the important link in the process of the electric car research and developmen,The state of charge SOC estimation has always been the core component in battery management system, which is one of the main parameters to reflect the battery working states and can provide judgment basis to vehicle control strategy. LiFeP04 battery is attracted great attention and used in many fields for their performances characters,and is the hotspot in the field of battery.The characters of batteries in series is different from the isolated orles,so it is necessary to have an insight view of the battery group and obmin the clues to manage the batteries in order to solve the problem of the safety and prolong the longevity of the baaeries.In this dissertation,many attentions have been paid to the research about the battery group,such as the signal acquisition,the property of the electro-discharge consistency and evaluation of the statement.To analyze the process of electro—discharge and the traits of battery group,a group with fourteen 100Ah batteries will be tested under different SOC with different consistent electro-discharge,and effects caused by the change of.the discharging current for the characters of the batteries will be investigated,as well as the effects caused by the SOC will be studied.There exists a steady discharging platform for the discharging process of LiFeP04 batteries,for there will cause great change only at the start state and end state,moreover this system will have the capacity to have lligh—rate of electro—discharge under low SOC state.And the energy effectiveness of electro-discharge will increase by the argument of the SOC,Oil the other hand,it will decrease by the argument of the ratio of electro-discharge.If the capacity of this group suits the Peukert model,then the loss will become small,when the rate of electro—discharge is higll,and the performance of electro-discharge will be better than other batteries.Each battery in the LiFeP04 batteries is almost normal distribution whether with or without imposed current,so the consistency of the batteries Can be determined by the distribution of open circuit voltage and polarizing voltage.the battery’S SOC will be calculated by ampere.hour measurement and Kalman filter algorithm,and the quality of SOC of the baaery group will be analyzed on the basis of the concision run.ion of the consistent error constant.Key words:Lithium battery pack;tate of charge (SOC);electric vehicle第1章绪论1.1 电动汽车概述随着生产力的发展和社会需求的增加,汽车已不再简单地视为传统意义上的代步运输工具,而正逐渐成为大多数人社会生活的重要组成部分。