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动力电池SOC估算的模糊最小二乘支持向量机法 被引量:4
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作者 朱浩 高利琴 钱承 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期797-799,共3页
提出了应用模糊最小二乘支持向量机的方法对电池组的剩余电量(SOC)进行估算。为了与实际情况相一致,采用了prius车型在10-15典型工况下采集的电池在变电流充放电状态下的数据,以电池的工作电压、电流及温度为输入,电池SOC为输出建立了... 提出了应用模糊最小二乘支持向量机的方法对电池组的剩余电量(SOC)进行估算。为了与实际情况相一致,采用了prius车型在10-15典型工况下采集的电池在变电流充放电状态下的数据,以电池的工作电压、电流及温度为输入,电池SOC为输出建立了估算模型,使估算的最大误差小于1%,估算精度高,为一种有效的改进SOC实时估算的方法,此方法尤其适用于电动汽车变电流充放电状态。 展开更多
关键词 电动汽车 电池soc估算 模糊最小二乘支持向量机
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考虑温度及老化的储能用锂离子电池组荷电状态估算算法
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作者 姬鹏 吕泽旭 《电工技术学报》 北大核心 2025年第17期5667-5682,共16页
为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回... 为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回路,根据不同温度、不同老化状态下的实验数据对模型进行训练,进而建立考虑温度和老化影响的电池模型。为解决电池组SOC估算问题,电池组模型选择均值差异模型,通过自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法分别计算均值及差异模型SOC,并通过模糊控制计算SOC融合权值,实现电池组SOC融合及估算。最后搭建硬件在环仿真平台,在不同工况下将所提算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比,结果表明所提算法估算精确度更高、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 电池组荷电状态(soc)估算 带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络 均值差异模型 自适应无迹卡尔曼(AUKF) 模糊控制
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安时-卡尔曼交叉运行的电池荷电状态估算策略及其微控制器在环验证 被引量:2
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作者 罗勇 阚英哲 +3 位作者 祝传美 赵小帅 祁朋伟 龙克俊 《高技术通讯》 北大核心 2017年第6期559-566,共8页
为了提高电池管理系统(BMS)的性能,研究了电池荷电状态(SOC)的估算方法,并根据SOC估算算法精度和系统实时性要求,提出了安时(AH)积分算法-卡尔曼(Kalman)算法(AH-Kalman)交叉运行的SOC估算策略。该策略用开路电压(OCV)法确定SOC初值,以... 为了提高电池管理系统(BMS)的性能,研究了电池荷电状态(SOC)的估算方法,并根据SOC估算算法精度和系统实时性要求,提出了安时(AH)积分算法-卡尔曼(Kalman)算法(AH-Kalman)交叉运行的SOC估算策略。该策略用开路电压(OCV)法确定SOC初值,以实时性较强的AH积分法为主,采用间歇运行的Kalman滤波法修正安时计量法积分误差。建立了系统仿真模型,验证了卡尔曼滤波算法对安时积分法积累误差的修正作用。将控制算法生成C代码下载到目标控制器,搭建微控制器在环测试验证(PILS)平台,进行了与传统卡尔曼滤波算法的复杂度对比分析。结果表明,所提出AHKalman交叉运行的SOC估算策略在保证了SOC估算精度的同时也具有较好的实时性,便于实际应用。 展开更多
关键词 电池荷电状态(soc)估算算法 微控制器在环测试 c代码生成 卡尔曼滤波法
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Simulation of second-order RC equivalent circuit model of lithium battery based on variable resistance and capacitance 被引量:11
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作者 JI Yan-ju QIU Shi-lin LI Gang 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第9期2606-2613,共8页
With the rise of the electric vehicle industry,as the power source of electric vehicles,lithium battery has become a research hotspot.The state of charge(SOC)estimation and modelling of lithium battery are studied in ... With the rise of the electric vehicle industry,as the power source of electric vehicles,lithium battery has become a research hotspot.The state of charge(SOC)estimation and modelling of lithium battery are studied in this paper.The ampere-hour(Ah)integration method based on external characteristics is analyzed,and the open-circuit voltage(OCV)method is studied.The two methods are combined to estimate SOC.Considering the accuracy and complexity of the model,the second-order RC equivalent circuit model of lithium battery is selected.Pulse discharge and exponential fitting of lithium battery are used to obtain corresponding parameters.The simulation is carried out by using fixed resistance capacitance and variable resistance capacitor respectively.The accuracy of variable resistance and capacitance model is 2.9%,which verifies the validity of the proposed model. 展开更多
关键词 lithium battery equivalent circuit model parameter identification soc estimation
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