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。

美国航天局关于锂离子电池数据曲线汇总，可用来研究锂离子电池SOC和SOH

电池管理系统深度理论研究---面向大功率电池组的应用技术。系统讲解了动力电池的SoC估算和SOH测试的相关问题。介绍了先进的电池管理系统硬件电路和电池均衡技术

风电功率波动率是风电并网考核的重要内容之一，采用蓄电池储能装置是平滑风能波动最常用的方案。为提高储能设备的使用寿命，提出一种蓄电池充放电控制策略，在最小容量配置下能保持蓄电池荷电量（SOC）水平，同时实现对风电功率的滤波。MATLAB仿真结果表明所提控制策略可以在满足风功率波动指标的基础上取得良好的SOC控制效果，且实际并网储能系统的模拟测试验证了该策略的可行性和有效性。

基于能量守恒的电动汽车氢镍电池SOC估算.pdf

电动汽车动力电池锂电池SOC估算SOC相关研究技术论文资料100个合集： ISAD混合动力汽车蓄电池SOC估算方法的研究_1000000844147811.pdf SOC估算方法和SOC估算装置以及电动汽车_1800001388085511.pdf SOC值及其续驶里程估算系统及其估算方法_1800001595581411.pdf SOC常见估算方法_1000027361667311.pdf VRLA电池SOC估算的改进方法_1000004037807011.pdf 一种SOC估算方法_1800001597291311.pdf 一种SOC用多算法的估算方法_1800001264423211.pdf 一种估算锂电池SOC的新型方法_1000003668086611.pdf 一种动力电池SOC估算方法及估算系统_1800001570608811.pdf 一种动力电池SOC估算方法和系统_1800001785653211.pdf 一种动力锂离子电池组SOC估算方法_1800001362073811.pdf 一种基于BP神经网络的锂电池SOC估算方法_1800001321573411.pdf 一种基于UKF的蓄电池荷电状态SOC估算方法_1800001044420711.pdf 一种基于二分法迭代的静态SOC估算方法_1800001775388811.pdf 一种基于云平台的蓄电池SOC估算方法_1800001469937111.pdf 一种基于遗传神经网络的BMS系统的SOC的估算方法_1800001402796411.pdf 一种基于预测开路电压的SOC估算方法_1000001769987111.pdf 一种带有均衡电路的串连电池组SOC估算方法_1800001257682011.pdf 一种改进EKF算法的锂电池SOC估算方法_1800001730112911.pdf 一种改进型锂离子电池SOC估算方法_1000027958683811.pdf 一种改进的VRLA电池SOC估算方法_1000026917742811.pdf 一种改进的基于车载锂电池数据的SoC估算方法_1000023501724411.pdf 一种磷酸铁锂电池组的SOC估算方法_1800001632758911.pdf 一种简化的锂离子电池SOC估计方法___1000026235419411.pdf 一种锂电池SOC估算方法_1800001155846011.pdf 一种锂离子电池荷电状态估计与功率预测方法_1000026816763711.pdf 中型储能装置的电池包SOC估算方法及系统_1800001561460911.pdf 全钒液流电池SOC估算方法研究_1000026746456511.pdf 动力电池SOC估算复杂方法综述_1000027364336311.pdf 动力电池SOC估算方法的研究_1000027533484611.pdf 动力电池SOC估算方法研究与BMS开发_1100001002420711.pdf 动力电池荷电状态(SOC)估算方法综述_1000028020977711.pdf 基于PSO-SVM的电动汽车电池SOC估算方法_1000004267106811.pdf 基于STM32电池管理系统的SOC估算方法研究_1000005760985811.pdf 基于TargetLink的电池SOC估算软件开发方法_1000007592498711.pdf 基于修正参数的电动汽车SOC估算方法仿真_1000026693744811.pdf 基于修正参数的电动汽车SOC估算方法仿真_1000026713093811.pdf 基于双变结构滤波的动力锂电池SOC估算方法_1000027354105611.pdf 基于双时间尺度EKPF的电池组单体SOC估算方法的研究_1100001013530111.pdf 基于双电层结构的锂离子电池电化学模型及SOC估算方法研究_1100001022828111.pdf 基于回跳电压的动力电池SOC估算方法_1000003751479311.pdf 基于固定电阻放电的蓄电池SOC在线估算方法_1000011802373211.pdf 基于开路电压预测的SOC估算方法___1000026166296111.pdf 基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法_1000027805735811.pdf 基于改进EKF算法的锂离子电池SOC估算方法_1000027804336811.pdf 基于改进Thevenin模型锂电池SOC估算方法_1000011802373411.pdf 基于改进型PNGV等效模型的动力电池SOC估算方法的研究_1100000584685211.pdf 基于无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法研

针对利用平方根无极卡尔曼算法估算电池SOC时,因噪声协方差为常量带来的误差,在平方根无极卡尔曼滤波(SR-UKF)算法的基础,改进了算法,把每次测量的输出值残差的协方差作为噪声的协方差,得到自适应平方根无极卡尔曼滤波算法,使得噪声协方差随时间的更新而更新,解决了噪声协方差为常量带来的误差。实验表明,利用自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对在常温下电池放电过程的SOC估计,精确度在总体上得到了提高,在电池工作区间0.2≤YSOC≤0.9内估计误差在1.5%以内。自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对电池常温放电过程的SOC估计能满足电动汽车电池SOC估计的实际要求。