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动力电池管理系统之SOC核心技术分析

2016-01-04 16:52来源:兴蒙投资关键词:电池管理系统续航里程动力电池收藏点赞

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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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原标题:【原创】动力电池管理系统之SOC核心技术分析
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