动力电池SOC估算复杂方法综述_1000027364336311.pdf

基于深度强化学习卡尔曼滤波锂离子电池 SOC 估计.pdf

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

基于PI观测器的电池SOC观测simulink仿真模型，在设定的曲线或者NEDC等工况下放电曲线，SOC观测准确，仿真效果很好，包含matlab 17a 和18b版本。

动力电池SOC和SOH估计是动力电池管理系统的核心功能之一，精确的SOC和SOH估计可以保障动力电池系统安全可靠地工作，优化动力电池系统，并为电动汽车的能量管理和安全管理等提供依据。然而，动力电池具有可测参数量有限且特性耦合、即用即衰、强时变、非线性等特征，车载环境应用又面临串并联成组非均一复杂系统、全工况(宽倍率充放电)、全气候(-30～45℃温度范围)应用需求，高精度、强鲁棒性的动力电池SOC和SOH估计极具挑战，一直是行业技术攻关的难点和国际学术界研究的前沿热点。本章将系统阐述动力电池SOC和SOH估计的基础理论和应用，并讨论静态容量已知和动态容量在线估计条件下动力电池SOC估计性能，以及SOH与SOC协同估计的必要性，并提供以便BMS现实应用的详细算法流程。

行业资料-电子功用-一种混合动力电池SOC自适应控制方法

锂电池BMS开发源码，BMS功能开发，SOC计算，锂电池保护等

针对电动汽车应用的50AH磷酸铁锂电池荷电状态(state of charge，SOC)估算不准的难题，在原有BP神经网络的基础上引入改进的PS0算法加以优化，优化了BP神经网络的权值和阈值，并把优化后的网络用于SOC预测，减小了SOC估算的误差．本文以50AH的磷酸铁锂电池为研究对象，首先在粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)中引入了变异算子改进了PS0搜索精度较低、后期迭代效率不高等缺点，然后通过实验分析了电压、电流、温度3个主要参数与SOC的关系，利用放电实验

采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的锂电池荷电状态（SOC）估计，里面包含自己所做实验得到的锂电池系统参数（二阶RC等效电路模型各参数），并且通过UDDS工况仿真验证UKF算法的精度。需要各种误差图，可自行修改代码。