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神经网络法由局部电压、电流、温度、内阻等各种瞬时数据形成输入层,自动归纳规则成隐层,再通过系统模型的输出层收敛和优化形成瞬时SOC。各层信息互不通信、并无联系,但目前达到商业标准的收敛、优化、建模技术还没有实际解决,成本高,稳定性差特点,技术还在研究阶段。
卡尔曼滤波法是匈牙利的R.E.Kalman 在 1960 年提出的基于最小均方差的数字滤波算法,用于最优估算动态系统状态。优点是对 的初始误差有很强的修正作用,缺点是需要较强的数据处理能力,准确度由电池模型决定。目前研究热度很大。
总结来说,神经网络法太难,卡尔曼滤波法研究非常多,但并不知道实际技术运行数据,放电法无法实际运用,安时积分和开路电压法单独使用误差很大。目前主流的方法是安时积分加开路电压法结合,实践起来较为容易,惠州亿能、科列和CATL等的乘用车误差基本可以实现在5%以内。
安时积分法和开路电压法影响因素影响因素也非常多,这些因素的分析对我们深入了解电池特性非常有必要,也能通过分析不断提高和改进SOC精确度的发展方向。
三、影响因素
SOC的准确性与动力电池密切相关,即使用安时积分和开路电压计算,但也需要其他影响因素的修正系数。开路电压、瞬时电流、充放电倍率、环境温度、电池温度、停放时间、自放电率、库伦效率、电阻特性、SOC初值、DOD以及材料特性和工艺等因素彼此相关,共同决定和影响SOC状态,下面我们将一一分析。
■开路电压是指电池未接负载两端的电压值。由于开路电压稳定值与SOC的大小存在曲线对应关系,特定的电池批次产品能通过拟合开路电压与SOC的数值关系,通过电压来判定SOC值,但实际运行过程中:
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北极星储能网获悉,6月4日,SNEresearch发布2025年1月至4月全球动力电池装车量排名及数据,2025年1月至4月全球电动汽车电池装车量为308.5GWh,同比增长40.2%。4月单月份动力电池装车量为86.7GWh,环比略有所下浮,不过综合1-4月整体来看,仍呈稳步增长趋势。企业方面,本次公布的全球动力电池装车量TOP
5月30日,安徽合肥供电公司通过合肥虚拟电厂完成了首次车网互动规模化实测,验证了合肥虚拟电厂调度大规模新能源汽车参与车网互动的技术可行性,对保供电、消纳高比例新能源发电具有重要作用。当日10时,合肥供电公司电力调度控制中心专责陈璐通过合肥虚拟电厂平台对合肥市政务中心新能源汽车充电站、
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