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。

基于人工智能的锂电池SOC监测技术研究与应用

行业资料-交通装置-一种充换电站监控系统的动力电池SOC估算方法.exe

安时积分法是蓄电池荷电状态估算过程中常用的方法，但是，安时积分法不能估算初始荷电状态，难于准 确测量库伦效率和电池可用容量变化的问题。基于此问题，文章结合传统的开路电压法和负载电压法，对安时积分 法估算蓄电池 SOC 的不足进行补偿，解决了安时积分法的缺陷。能够实时估算电池的荷电状态，并对估算过程中 的不足通过负载电压法进行修正。结果表明，这种算法能得到了比较精确的估算效果。

一种用于确定电池充电状态的方法和装置，包括以下步骤：确定电池是否处于电荷减少、维持或增加模式，对进出电池的电荷进行积分以确定基于电流的充电状态如果电池处于充电增加或维持模式，则进行充电测量，并且如果电池处于充电减少模式，则确定开路电压以确定基于开路的充电测量状态。（纯英文版，只提供一种算法）

利用粒子滤波算法进行锂电池SOC的估计

锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用容积卡尔曼滤波算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低.

对于研究电动汽车电池电力优化控制问题，准确地估算电池的荷电状态是一个不可忽视的环节。为了解决安时积分 法不能估计初始荷电状态、难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化的问题，提出了用安时积分法与开路电压法相结合， 并分别对安时积分公式中各相关参数进行修正和优化的方法，通过对磷酸铁锂动力电池进行实验，完成了各参数的修正。 仿真与试验的对比结果表明，改进方法可以减小安时积分法估计电池荷电状态时产生的累积误差，达到了电动汽车优化控 制的应用要求

电池技术发展至今，用来估算SOC的方法已经出现了很多种，既有传统的电流积分法、电池内阻法、放电试验法、开路电压法、负载电压法，也有较为创新的Kalman滤波法、模糊逻辑理论法和神经网络法等，各种估算方法都有自己的优缺点，下面对常用的几种SOC方法进行简要介绍：（1）电流积分法 电流积分法也叫安时计量法，是目前在电池管理系统领域中应用较为普遍的SOC估算方法之一，其本质是在电池进行充电或放电时，通过累积充进或放出的电量来估算电池的SOC，同时根据放电率和电池温度对估算出的SOC进行一定的补偿 。如果将电池在充放电初始状态时的SOC值定义为SOCt0，那么t时刻后的电池剩余容量SOC则为： 式中，Q为电池额定容量，n为充放电效率，也叫库仑效率，其值由电池充放电倍率和温度影响系数决定，i为t时刻的电流。与其它SOC估算方法相比，电流积分法相对简单可靠，并且可以动态地估算电池的SOC值，因此被广泛使用。但该方法也存在两方面的局限性：其一，电流积分法需要提前获得电池的初始 SOC 值，并且要对流入或流出电池的电流进行精确采集，才能使估算误差尽可能小；其二，该方法只是以电池的外部特征作为SOC估算