CN106772104B - 一种动力电池soc值估算方法 - Google Patents

一种动力电池soc值估算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106772104B
CN106772104B CN201710106608.6A CN201710106608A CN106772104B CN 106772104 B CN106772104 B CN 106772104B CN 201710106608 A CN201710106608 A CN 201710106608A CN 106772104 B CN106772104 B CN 106772104B
Authority
CN
China
Prior art keywords
monomer
battery
power battery
soc value
test
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710106608.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106772104A (zh
Inventor
徐钦建
秦李伟
夏顺礼
赵久志
雷婷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Original Assignee
Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Jianghuai Automobile Group Corp filed Critical Anhui Jianghuai Automobile Group Corp
Priority to CN201710106608.6A priority Critical patent/CN106772104B/zh
Publication of CN106772104A publication Critical patent/CN106772104A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106772104B publication Critical patent/CN106772104B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644Constructional arrangements
    • G01R31/3648Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)

Abstract

本发明涉及电池管理系统,具体为一种动力电池SOC值估算方法,该方法包括:根据整车工况,确定单体测试参数;在所述单体测试参数基础上,通过试验获取单体电性能参数;根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值;根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值。通过本发明,提高了动力电池SOC的估算精度。

Description

一种动力电池SOC值估算方法
技术领域
本发明涉及电池管理系统,具体为一种动力电池SOC值估算方法。
背景技术
近年来,运输用途排放的温室气体占全世界能源温室气体的20%以上,其中3/4是由车辆所排放,为应对汽车工业快速发展带来的环境污染、石油资源枯竭等问题,各国都在积极开展研究新能源汽车研究。锂离子电池以能量密度大、工作电压高、循环寿命长和自放电率低等特点,在动力电池领域的应用越来越多。
电池核心功能包含:SOC(the state of charge,电池荷电状态)、SOH(the stateof function,功能状态)、SOF(the state of health,寿命状态),电池核心功能估算准确与否,直接影响整车续驶里程、动力性、电池使用寿命,是新能源汽车产品开发的核心技术之一,而SOH、SOF估算精度依赖于SOC的高精度估算。
目前,国内电动汽车产品SOC估算以安时积分法为主,OCV(Open circuitvoltage,开路电压)修正法为辅的方法进行。
具体地,OCV修正法:建立开路电压OCV与SOC之间的函数关系,根据标定OCV值获取电池SOC。安时积分法:通过电流积分计算电池电量变化,电池额定电量及初始SOC获取电池实时SOC值,具体地,安时积分法是将动力电池额定容量C代入到公式SOC0+Q积分/C得到电池实时SOC值,需要说明的是,SOC0为动力电池的初始SOC值,Q积分为动力电池在工况过程中充电或放电状态时电量的积分。动力电池的额定容量C为电池的标称容量。
但安时积分法计算量小,原理简单,但存在估计准确性依赖电流测量精度、误差无法过程自校正而随时间累积发散等问题。OCV修正法的准确测量需要电池静置1小时以上,因此在整车运行过程中无法实现,不适宜电动车SOC值实时在线检测。若将安时积分法与OCV修正法连用,但在整车使用过程中SOC精度无法保证,也不适用于SOC使用窗口基本处在电池平台期的功率型电池。
发明内容
本发明提供了一种动力电池SOC值估算方法,以提高动力电池SOC的估算精度。
为实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:
一种动力电池SOC值估算方法,所述方法包括:
根据整车工况,确定单体测试参数;
在所述单体测试参数基础上,通过试验获取单体电性能参数;
根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值;
根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值。
优选地,所述方法还包括:
基于电池实际容量,通过安时积分法计算得到第一SOC值;
将所述动力电池SOC值与所述第一SOC值做差得到SOC误差;
检测所述SOC误差是否在第一设定值范围内;如果是,确定动力电池SOC估算方法有效。
优选地,所述整车工况为NEDC工况。
优选地,所述单体测试参数包括:
电池的电流范围、温度范围以及所述电流范围的使用频率、所述温度范围的使用频率。
优选地,所述单体电性能参数包括:开路电压曲线、单体容量积分曲线、单体电压变化曲线、单体电流变化曲线以及单体温度变化曲线;
所述通过试验获取单体电性能参数包括:
在所述单体测试参数基础上,通过开路电压试验得到所述开路电压曲线;
在当前温度范围、电流范围、所述电流范围的使用频率以及所述温度范围的使用频率的基础上设置试验点,通过单体电性能试验得到所述单体电压变化曲线、所述单体电流变化曲线、所述单体温度变化曲线或所述单体容量积分曲线。
优选地,所述单体电性能试验包括以下任一种或多种:
对电池单体进行不同倍率的容量测试;
对电池单体进行在不同倍率的单一及组合脉冲测试;
对电池单体进行基于整车工况换算的工况测试。
优选地,所述根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值包括:
根据所述单体电性能参数,计算得到等效电路模型的模型参数的欧姆内阻、转移阻抗以及扩散阻抗;
将开路电压值、所述欧姆内阻、所述转移阻抗以及所述扩散阻抗代入所述等效电路模型中,计算得到电池预测电压值。
优选地,所述根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值包括:
将所述电池预测电压值代入龙伯格观测器,循环逼近得到动力电池SOC值。
本发明的有益效果在于:
本发明提供的动力电池SOC值估算方法,根据整车工况,确定单体测试参数;根据所述单体测试参数,通过试验获取单体电性能参数;根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值;根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值。通过本发明,提高了动力电池SOC的估算精度。
附图说明
图1是本发明实施例动力电池SOC值估算方法的一种流程图。
图2是本发明实施例中有关工况测试电流时间图。
图3是本发明实施例中Randle等效电路模型。
图4是本发明实施例动力电池SOC值估算方法的另一种流程图。
图5是本发明实施例中一种SOC估算精度验证图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员能更进一步了解本发明的特征及技术内容,下面结合附图和实施方式对本发明实施例作详细说明。
如图1所示,是本发明实施例动力电池SOC值估算方法的一种流程图,包括以下步骤:
步骤100:根据整车工况,确定单体测试参数。
具体地,所述整车工况可以为:NEDC工况。
进一步,本发明实施例中,整车工况除了NEDC工况外,还可以是Loadcycle工况,具体地,Loadcycle工况为针对重度混合动力汽车的一种工况,相对于NEDC工况,Loadcycle工况可以适用于混合动力汽车,因此本发明实施例动力电池SOC值估算方法应用的领域更加广泛。
所述单体测试参数包括:
电池的电流范围、温度范围以及所述电流范围的使用频率、所述温度范围的使用频率。
步骤101:在所述单体测试参数基础上,通过试验获取单体电性能参数。
具体地,所述单体电性能参数包括:开路电压曲线、单体容量积分曲线、单体电压变化曲线、单体电流变化曲线以及单体温度变化曲线。
在所述单体测试参数基础上,所述通过试验获取单体电性能参数包括:
通过开路电压试验得到所述开路电压曲线;在当前温度范围、电流范围、所述电流范围的使用频率以及所述温度范围的使用频率的基础上设置试验点,通过单体电性能试验得到所述单体电压变化曲线、所述单体电流变化曲线、所述单体温度变化曲线或所述单体容量积分曲线。需要说明的是,由整车工况确定当前温度范围、电流范围、所述电流范围的使用频率以及所述温度范围的使用频率,即在当前温度范围内,如果温度范围的使用频率较高,则在所述单体电压变化曲线、所述单体电流变化曲线、所述单体温度变化曲线或所述单体容量积分曲线中采集的点(即试验点)较多;例如,基于整车工况,确认电池使用温度范围为(0℃,20℃),在20℃占温度范围的比例为50%,在10℃占温度范围的比例为30%,0℃占温度范围的比例为20%,则进行单体电性能试验时,试验点设置数目在20℃时大于在10℃时大于在0℃数目。同样,在当前电流范围内,如果电流范围的使用频率较高,则在所述单体电压变化曲线、所述单体电流变化曲线、所述单体温度变化曲线或所述单体容量积分曲线中采集的点(即试验点)较多;例如,基于整车工况,确认电流范围为0A~30A,例如当电流在0A~10A段时,占整个电流范围的比例为30%;在10A~20A段时,占整个电流范围的比例为50%;在20A~30A段时,占整个电流范围的比例为20%,则单体试验参数设置时,试验点设置数目在10A~20A段大于在0A~10A段大于在20A~30A段。
具体地,开路电压试验包括:
1)在设定温度(设定温度通过标定标定,比如25℃)下,按供应商提供标准充放电制度运行1次充放电循环。
2)在设定温度下,采用1/30C的动力电池(对于6Ah的电池,1C为6A;72Ah的电池,1C为72A)放电至SOC95%,静置1h,测量并记录开路电压U1。
3)参考步骤3,以5%SOC为采样间隔,测量并记录开路电压Un(n≥2)。
4)通过上述SOC采样间隔与开路电压的对应关系,绘制SOC-OCV(开路电压)曲线。
进一步,所述单体电性能试验包括以下任一种或多种:
1)对电池单体进行不同倍率的容量测试,具体地见表1,表1中C表示为电池的容量,*表示为在当前条件下按照给定电流及温度开展试验;2)对电池单体进行在不同倍率的单一及组合脉冲测试,具体地,单一脉冲测试如表2所示,其中表2中*表示为在某一温度下按照给定电流I1(单位为A)、时间t1(单位为s)及初始SOC值开展试验;进一步,组合脉冲测试如表3所示,其中表3中*表示为在某一温度以及不同脉冲条件下按照给定电流I2(单位为A)、电流I3(单位为A)、时间t3(单位为s)、时间t4(单位为s)及第一次脉冲后的SOC值开展试验;3)对电池单体进行基于整车工况换算的工况测试。需要说明的是,基于整车工况换算是指常规的电流值转换,比如,采集电池电流值并基于电池中电池单体的串并联数目换算得到单体电流值。具体地,如图2所示为某款电池的有关工况测试的电池单体电流-时间图。需要说明的是,单体电性能试验可以上面1)至3)个试验的一种多种,而1)至3)全部采用的试验则是最全面的试验,最终得到的动力电池的SOC值最精确。
表1
表2
表3
步骤102:根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值。
具体地,所述根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值包括:根据所述单体电性能参数,计算得到等效电路模型的模型参数的欧姆内阻RAC、转移阻抗RBV以及扩散阻抗RWB;将所述开路电压值、所述欧姆内阻RAC、所述转移阻抗RBV以及所述扩散阻抗RWB代入所述等效电路模型中,计算得到电池预测电压值。
进一步,根据所述单体电性能参数,以及公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)可以计算得到等效电路模型的模型参数的欧姆内阻RAC、转移阻抗RBV以及扩散阻抗RWB,具体公式如下:
U=OCV+RBV*IBV+1/3*RWB*IWB1+2/3*RWB*IWB2+RAC*I………….(1)
IBV(t)=(I*dt+IBV(t-1)*τBV)/(dt+τBV)..................(2)
IWB(t)1=(I*dt+IWB(t-1)1*τWB1)/(dt+τWB1)..........................(3)
IWB(t)2=(I*dt+IWB(t-1)2*τWB2)/(dt+τWB2)........................(4)
Usim=OCV+(RBV*IBV+1/3*RWB*IWB1+2/3*RWB*IWB2+(RAC+Rwiring)*I)……(5)
其中公式(1)与公式(5)的区别在于内阻Rwiring,公式(1)由电池单体得出,因此不考虑连接内阻Rwiring;而公式(5)由电池包模型得出,必须要考虑内阻Rwiring。公式中U为单体实测电压,I为单体电流。公式(2)、公式(3)、公式(4)中dt为数据采集时间间隔,一般设置为0.1S;τBV、τWB为时间常数,U、I可由单体电性能参数中读取,将已知量I、dt、τBV、τWB代入公式(2)~(4),可以获取对应时间状态下的IBV、IWB1、IWB2
进一步,再将I、dt、τBV、τWB、IBV、IWB1、IWB2代入公式(1),通过matlab曲线拟合工具可以获取欧姆内阻RAC、转移阻抗RBV以及扩散阻抗RWB。
需要说明的是,本发明中采用的等效电路模型可以为Randle等效电路模型。进一步,Randle等效电路模型如图3所示。其中RAC为欧姆内阻、RBV为转移阻抗、RWB为扩散阻抗;IBV、IWB1、IWB2分别为图3中u_CT、u_WB1、u_WB2回路应激电流;图3中,u_AC为由欧姆内阻RAC产生的极化电压;u_OCV=f(SOC)回路等效为公式(1)。
步骤103:根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值。
具体地,所述根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值包括:将所述电池预测电压值代入龙伯格观测器,循环逼近得到动力电池SOC值。
具体地,采用龙伯格观测器方法估算SOC可以通过上一时刻的电池预测电压值估算下一时刻的电池电压值,最终,循环逼近真实的SOC值(即动力电池SOC值):
SOC(t)=SOC+(Umeas-Usim)*Gain.............................(6)
其中,公式(6)中,Gain为增益系数,Umeas为电池包实测电压,Usim为电池预测电压值,SOC为上一采样周期的SOC值与经过安时积分计算得到的SOC值之和,SOC(t)即为动力电池SOC值。
进一步,Gain为经验值,而Gain的数值选取参照表4,其中,表4中I表示为电池包电流,IWB表示为当前采样周期内IWB1与IWB2中最大值,IBV为当前电池包的IBV值,T表示为电池包内所有电池的平均温度。
表4
条件 数值
[I、IBV、IWB]<[200,200,10] 1e-04
T<5℃ 1e-05
其它状态 5e-05
需要说明的是,通过本发明实施例提供的动力电池SOC值估算方法,可以实现对PHEV电动车(Plugin Hybrid Electric Vehicle,插电式混合动力)、HEV电动车(HybridElectrical Vehicle,混合动力汽车)以及BEV电动车(Battery Electric Vehicle,纯电动)车辆的电池SOC值估算。
本发明实施例提供的动力电池SOC值估算方法,根据整车工况,确定单体测试参数;根据单体测试参数,通过试验获取单体电性能参数;根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值;根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值,通过本发明提高了动力电池SOC估算精度。
为了确定本发明实施例得到的动力电池SOC值是否真正的准确,如图4所示,是发明实施例动力电池SOC值估算方法的另一种流程图,包括以下步骤:
步骤200:根据整车工况,确定单体测试参数。
步骤201:根据所述单体测试参数,通过试验获取单体电性能参数。
步骤202:根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值。
步骤203:根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值。
步骤204:基于动力电池实际容量,通过安时积分法计算得到第一SOC值。
具体地,动力电池实际容量C是由供应商给定的标准充放电制度测得,将测得的动力电池实际容量C代入到公式SOC0+Q积分/C得到第一SOC值,其中,SOC0为动力电池的初始SOC值,Q积分为动力电池在工况过程中充电或放电状态时电量的积分。
需要说明的是,由于动力电池实际容量C与额定容量C存在差异,因此,本发明实施例中得到的第一SOC更加准确。
步骤205:将所述动力电池SOC值与所述第一SOC值做差得到SOC误差。
步骤206:检测所述SOC误差是否在第一设定值范围内;如果是,执行步骤207;否则,执行步骤208。
具体地,第一设定值范围根据当前电池包的数据通过标定确定,比如,第一设定值范围为:0~4%之内。即所述SOC误差如果在0~4%之内,说明本申请得到的动力电池SOC值为可靠的值。
步骤207:确定动力电池SOC估算方法有效。
具体地,如图5所示为本发明实施例中一种SOC估算精度验证图。其中,在图5中,SOCAh曲线代表为使用工况过程中通过电流积分获得的动力电池SOC值,即第一SOC值;SOCPACK曲线代表为使用本发明实施例估算得到的动力电池SOC值。
步骤208:结束。
本发明实施例提供的动力电池SOC值估算方法,根据整车工况,确定单体测试参数;根据单体测试参数,通过试验获取单体电性能参数;根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值;根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值,通过安时积分法得到第一SOC值,并将本发明得到的SOC值与所述第一SOC值进行比较,确定本发明的SOC值的估算是否有效,通过本发明,可以实现动力电坚持SOC值估算过程的自校准,提高了动力电池SOC值估算精度。
以上对本发明实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体实施方式对本发明进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的系统及方法;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种动力电池SOC值估算方法,其特征在于,所述方法包括:
根据整车工况,确定单体测试参数;
在所述单体测试参数基础上,通过试验获取单体电性能参数;
根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值;
根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值;
所述单体测试参数包括:
电池的电流范围、温度范围以及所述电流范围的使用频率、所述温度范围的使用频率;
所述单体电性能参数包括:开路电压曲线、单体容量积分曲线、单体电压变化曲线、单体电流变化曲线以及单体温度变化曲线;
所述通过试验获取单体电性能参数包括:
在所述单体测试参数基础上,通过开路电压试验得到所述开路电压曲线;
在当前温度范围、电流范围、所述电流范围的使用频率以及所述温度范围的使用频率的基础上设置试验点,通过单体电性能试验得到所述单体电压变化曲线、所述单体电流变化曲线、所述单体温度变化曲线或所述单体容量积分曲线。
2.根据权利要求1所述的动力电池SOC值估算方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于电池实际容量,通过安时积分法计算得到第一SOC值;
将所述动力电池SOC值与所述第一SOC值做差得到SOC误差;
检测所述SOC误差是否在第一设定值范围内;如果是,确定动力电池SOC估算方法有效。
3.根据权利要求1或2所述的动力电池SOC值估算方法,其特征在于,所述整车工况为NEDC工况。
4.根据权利要求1所述的动力电池SOC值估算方法,其特征在于,所述单体电性能试验包括以下任一种或多种:
对电池单体进行不同倍率的容量测试;
对电池单体进行在不同倍率的单一及组合脉冲测试;
对电池单体进行基于整车工况换算的工况测试。
5.根据权利要求1所述的动力电池SOC值估算方法,其特征在于,所述根据所述单体电性能参数,计算得到电池预测电压值包括:
根据所述单体电性能参数,计算得到等效电路模型的模型参数的欧姆内阻、转移阻抗以及扩散阻抗;
将开路电压值、所述欧姆内阻、所述转移阻抗以及所述扩散阻抗代入所述等效电路模型中,计算得到电池预测电压值。
6.根据权利要求4所述的动力电池SOC值估算方法,其特征在于,所述根据所述电池预测电压值,得到动力电池SOC值包括:
将所述电池预测电压值代入龙伯格观测器,循环逼近得到动力电池SOC值。
CN201710106608.6A 2017-02-27 2017-02-27 一种动力电池soc值估算方法 Active CN106772104B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710106608.6A CN106772104B (zh) 2017-02-27 2017-02-27 一种动力电池soc值估算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710106608.6A CN106772104B (zh) 2017-02-27 2017-02-27 一种动力电池soc值估算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106772104A CN106772104A (zh) 2017-05-31
CN106772104B true CN106772104B (zh) 2019-11-05

Family

ID=58960753

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710106608.6A Active CN106772104B (zh) 2017-02-27 2017-02-27 一种动力电池soc值估算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106772104B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107340479B (zh) * 2017-06-16 2020-10-09 山东大学 一种提高电动汽车动力电池soc计算精度的方法及系统
CN107894568B (zh) * 2017-10-10 2020-02-04 中国科学院电工研究所 一种电动汽车用动力蓄电池脉冲工况测试方法
CN108008316A (zh) * 2017-11-30 2018-05-08 深圳市比克动力电池有限公司 一种锂离子电池soc-ocv曲线的标定方法
CN109031133B (zh) * 2018-06-06 2020-03-24 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种动力电池的soc修正方法
CN109799463A (zh) * 2019-01-18 2019-05-24 上海卡鲁自动化科技有限公司 基于大数据方法的实际运行工况下动力电池soc/soh/sop的估计与预测方法
CN110646737B (zh) * 2019-09-20 2022-04-22 广州市香港科大霍英东研究院 基于多模型的电池soc动态估算方法、系统及存储介质
CN111584966B (zh) * 2020-04-20 2024-03-15 上海电享信息科技有限公司 基于大数据分析的动力电池包中单体电池过压预警方法
CN111976542B (zh) * 2020-09-01 2022-06-14 广东高标电子科技有限公司 一种电动车的铅酸电池soc估算方法和装置
CN114035049A (zh) * 2021-11-08 2022-02-11 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 Soh精度的计算方法、装置和电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104950263A (zh) * 2015-06-12 2015-09-30 安徽江淮汽车股份有限公司 汽车动力电池soc的估算方法
CN106443459A (zh) * 2016-09-06 2017-02-22 中国第汽车股份有限公司 一种车用锂离子动力电池荷电状态估算方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014221547A1 (de) * 2014-10-23 2016-05-12 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zur Überwachung des Ladezustands einer Batterie

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104950263A (zh) * 2015-06-12 2015-09-30 安徽江淮汽车股份有限公司 汽车动力电池soc的估算方法
CN106443459A (zh) * 2016-09-06 2017-02-22 中国第汽车股份有限公司 一种车用锂离子动力电池荷电状态估算方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于工况特性的电动汽车蓄电池组SOC与SOH在线智能识别与评价方法研究;李玉芳 等;《测控技术》;20130430;第32卷(第4期);正文第1.3节 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106772104A (zh) 2017-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106772104B (zh) 一种动力电池soc值估算方法
CN108445406B (zh) 一种动力电池健康状态估计方法
Vasebi et al. A novel combined battery model for state-of-charge estimation in lead-acid batteries based on extended Kalman filter for hybrid electric vehicle applications
Xiong et al. Modeling for lithium-ion battery used in electric vehicles
CN103344921B (zh) 锂离子动力电池健康状态评估系统及方法
CN102937704A (zh) 一种动力电池rc等效模型的辨识方法
CN106125001A (zh) 电动汽车退役电池模块实际容量的快速评估方法
CN105425154A (zh) 一种估计电动汽车的动力电池组的荷电状态的方法
CN109541485A (zh) 一种动力电池的soc估算方法
CN112433169A (zh) 一种云端动力电池健康度评估系统及方法
CN103744030A (zh) 电池组健康状态和荷电状态在线估算装置及估算方法
CN112526352B (zh) 一种退役锂离子电池的soh估计方法
CN106093782A (zh) 动态建模的最小二乘支持向量机soc估计方法
CN105353312A (zh) 一种动力电池soc的预测方法
CN112485693B (zh) 一种基于温度概率密度函数的电池健康状态快速评估方法
CN111064253A (zh) 一种基于平均离散Fréchet距离的电池健康度快速评估方法
US11579201B2 (en) Method and system for identifying third-order model parameters of lithium battery based on likelihood function
CN109655758B (zh) 电池开路电压测量方法及系统
CN108169687A (zh) 一种基于云平台的蓄电池soc估算方法
CN110554321A (zh) 一种实时检测退役动力电池soc的方法
CN105093129A (zh) 一种储能电池剩余容量检测方法
CN113777501A (zh) 一种电池模组的soh的估算方法
CN103683427A (zh) 一种改进的蓄电池组充电系统及其soc估算方法
Guoliang et al. State of charge estimation for NiMH battery based on electromotive force method
Barreras et al. An improved parametrization method for Li-ion linear static Equivalent Circuit battery Models based on direct current resistance measurement

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant