CN101212071B - 一种动力电池荷电状态估计方法 - Google Patents
一种动力电池荷电状态估计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101212071B CN101212071B CN2006101673930A CN200610167393A CN101212071B CN 101212071 B CN101212071 B CN 101212071B CN 2006101673930 A CN2006101673930 A CN 2006101673930A CN 200610167393 A CN200610167393 A CN 200610167393A CN 101212071 B CN101212071 B CN 101212071B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- under
- battery
- electrokinetic cell
- data
- discharge
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本发明提供了一种具有较小误差的动力电池荷电状态估计方法,包括以下步骤;通过测量数据拟合,得到不同倍率下的充放电效率修正系数Ki曲线、不同温度下的充放电效率修正系数Kw曲线以及实际电量修正系数Kc曲线,Kc值也可通过历史纪录获得;依据动力电池的状态,应用下式:工作状态下,Ct=(KCC0+∑KiIiti)Kw,非工作状态且已完成自恢复效应时,C=KWKCC0t,非工作状态且未完成自恢复效应时,Ct=Cm;从所述曲线中调用Ki、Kw、Kc,代入到上式中,得到动力电池t时刻的剩余电量Ct,从而完成对电池SOC的估计。本发明适用于电池工作状态和非工作状态,估计结果误差较小,且建立了相关曲线,易于模型的工业应用。
Description
技术领域
本发明涉及动力电池电源管理***领域,尤其涉及一种动力电池荷电状态估计方法。
背景技术
动力电池荷电状态(SOC-State of Charge)的估计是电源管理***中一个非常重要的内容。目前常用的动力电池SOC估计方法有以下三种:
第一,安时计量法,将充放电电流随时间的积分值加于初始的SOC上对实时的SOC进行估计。该方法存在以下两方面缺陷:一方面,由于动力电池可能在任何一个SOC开始工作,故而初始的SOC难以确定;另一方面,动力电池在实际使用过程中,会不确定地以不同倍率电流进行放电,而在不同倍率电流放电的情况下,特别是在高倍率电流放电情况下,动力电池的放电效率有较大变化(如图2所示),此时仅凭充放电电流随时间的直接积分而不对该积分过程加以修正,无法体现放电效率变化对实时的SOC造成的影响,从而估计所得的SOC有较大误差。
第二,开路电压法,利用开路电压(OCV-Open Circuit Voltage)与SOC的对应关系进行估计。该方法需要基于OCV的测定,但由于在动力电池工作过程中,无法测定开路电压,故该方法无法应用于动力电池的工作过程中。
第三,神经网络法,利用神经网络模型,直接预测某个放电电流DC和放电电压DV下的放电量,并根据初始SOC,由上述两者的差值推算出实时的SOC。该方法也不适用于动力电池的SOC估计,一方面因为初始SOC难以确定;另一方面因为神经网络模型受输入维数限制,仅预测单个倍率下的放电 电量,而实际应用中动力电池以变化的倍率电流放电,因此神经网络法不符合实际使用情况。
发明内容
针对现有的动力电池SOC估计方法存在误差较大、不适用工作状态的缺陷,本发明提供了一种具有较小误差的动力电池荷电状态估计方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
(a)测量动力电池在多个不同放电倍率下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算,得到多组不同放电倍率下的充放电效率修正系数Ki数据,然后将所述多组数据引入数据拟合工具,得到不同放电倍率下的Ki变化曲线;
(b)测量动力电池在多个不同温度下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算,得到多组不同温度下的充放电效率修正系数Kw数据,然后将所述多组数据引入数据拟合工具,得到不同温度下的Kw变化曲线;
(c)将电池工作状态的初始时刻至t时刻划分为多个时间段tj,通过下式计算工作状态下的动力电池在t时刻的剩余电量Ct(即SOC),
Ct=(KCC0+∑KiIjtj)Kw
式中,
Kc为对电池的一致性差异和不同循环次数进行修正的实际电量修正系数,
C0为工作状态下初始时刻电池的剩余电量,
Ki为从所述Ki变化曲线得到的tj时间段内的放电倍率下的Ki值,
Kw为从所述Kw变化曲线得到的工作温度下的Kw值,
Ij为每个时间段结束时的电流值。
与现有技术相比,本发明的方法的优点在于:适用于电池工作状态;考 虑了影响电池的放电倍率、温度、循环次数、电池一致性差异等因素,更符合动力电池的实际使用情况,估计结果误差较小;使用数据拟合工具建立相关曲线,简化建模过程,易于该方法的工业应用。
附图说明
图1是根据本发明的不同开路电压下的非工作状态电池在t时刻的初始剩余电量C0t的曲线图。
图2是根据本发明的不同倍率下的充放电效率修正系数Ki的曲线图。
图3是根据本发明的不同温度下的充放电效率修正系数Kw的曲线图。
图4是根据本发明的具体实施方式的单隐层BP网络模型结构图示。
图5是开路电压和放电量实测结果与网络拟合结果的比较图示。
图6是根据本发明的具体实施方式的方法的原理流程图。
具体实施方式
下面参照附图对本发明进行详细说明。
本发明提供的SOC估计方法包括以下步骤:
(a)测量动力电池在多个不同放电倍率下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算,得到多组不同放电倍率下的充放电效率修正系数Ki数据,然后将所述多组数据引入数据拟合工具,得到不同放电倍率下的Ki变化曲线;
(b)测量动力电池在多个不同温度下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算,得到多组不同温度下的充放电效率修正系数Kw数据,然后将所述多组数据引入数据拟合工具,得到不同温度下的Kw变化曲线;
(c)将电池工作状态的初始时刻至t时刻划分为多个时间段tj,通过下式计算工作状态下的动力电池在t时刻的剩余电量Ct(即SOC),
Ct=(KCC0+∑KiIjtj)Kw
式中,
Kc为对电池的一致性差异和不同循环次数进行修正的实际电量修正系数,
C0为工作状态下初始时刻电池的剩余电量,
Ki为从所述Ki变化曲线得到的tj时间段内的放电倍率下的Ki值,
Kw为从所述Kw变化曲线得到的工作温度下的Kw值,
Ij为每个时间段结束时的电流值。
其中,动力电池在t时刻的剩余电量Ct即代表此时动力电池的荷电状态(SOC)。
实际电量修正系数Kc可以通过拟合曲线的方式获得:测量动力电池在多个循环次数条件下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算得到多组不同循环次数下的放电效率修正系数Kc1数据,再将多组数据引入所述数据拟合工具,得到具有所述额定放电量的动力电池在不同循环次数下的Kc1曲线;在使用具有所述额定放电量的动力电池前,测量首次充/放电的电量,并且与额定放电量进行比值计算得到一致性差异系数Kc2;估计动力电池荷电状态时,从所述不同循环次数下的Kc1曲线取得与估计时的循环次数对应的Kc1值,并与该动力电池的一致性差异系数Kc2相乘,得到实际电量修正系数Kc。
实际电量修正系数Kc还可以通过历史记录的方法来获得:通过对动力电池进行完整的小倍率充/放电,测得电池实际总电量Cn,然后将Cn与电池的额定放电量进行比值计算,得到所调用的实际电量修正系数Kc。
所述拟合曲线的方法中,可由动力电池生产厂家对具有同等额定电量的同批次动力电池建立同一条不同循环次数下的Kc1曲线,而用户只需对动力电池使用前进行完整的小倍率充放电量测量得到Kc2,并查询Kc1曲线得到Kc1值,从而得到电池的实际容量修正系数Kc。该方法极大的方便了用户。但由于拟合曲线时不可避免的误差,使用历史纪录的方法得到的Kc值更加准确, 可以通过历史纪录方法定期修正拟合曲线方法得到的Kc值,从而减小误差。
由于上述Ki变化曲线与Kw变化曲线均是在常温下建立,而不同环境温度下,所述的变化曲线会有变化,引入Kw,可以修正温度差异带来的影响。
该方法还可按照以下步骤,对非工作状态下的电池进行SOC估计:
(a)通过测量非工作状态下动力电池的开路电压随时间的变化,判断电池是否完成自恢复效应;
(b)自恢复效应已完成时,通过下式计算动力电池在t时刻的剩余电量Ct(即SOC),
Ct=KWKCC0t;
式中,
Kw为从所述Kw变化曲线得到的工作温度下的Kw值,所述Kw变化曲线是由前述的数据拟合工具对多次测量所得数据进行拟合而得到,
Kc为对电池的一致性差异和不同循环次数进行修正的实际电量修正系数,
C0t为自恢复效应下电池的剩余电量;
(c)当动力电池未完成自恢复效应时,直接引用该动力电池在上一工作状态下的剩余电量Cm作为该状态下的Ct,即Ct=Cm。
所述C0t可以通过以下方式获得:在已知电池总电量的情况下,对电池进行多次放电并同时测量每次的放电量和开路电压,已知的电池电量与所述放电量之差为电池剩余电量C0t,从而得到多组开路电压和C0t的对应数据,将多组数据引入所述数据拟合工具,得到不同开路电压下的C0t的变化曲线。
由于上述各组关系是非线性的对应关系,本发明优选使用具有良好非线性拟合功能的BP前向神经网络模型进行对应的数据拟合。其中,如何使用BP前向神经网络模型进行数据拟合是本领域技术人员所能知晓的。图5是开路电压和放电量实测结果与网络拟合结果的比较图示,其中曲线部分是根据 图4的单隐层BP前向网络模型对开路电压和放电量的对应关系的拟合,点的部分是实测结果。
为达到良好的拟合效果,使用本发明的方法在建立关系曲线时采集数据的组数不小于9。
下面结合图6对本发明的原理过程进行详细描述。
首先判断电池是否处于充放电状态(I=0or I≠0),当I=0时,电池处于非工作状态,估计过程进入图6右侧的进程;否则,进入图6左侧的进程。
电池处于非工作状态时,通过相邻连续的两个时间点上的OCV差异,判断是否完成自恢复效应。当自恢复效应完成,此时估计过程继续图6右侧的进程,否则直接引用该动力电池在上一工作状态下的剩余电量作为该状态下的电池SOC。
当自恢复效应完成,根据上一步骤的开路电压查询所述不同开路电压下剩余电量曲线,得到初始SOC,经过一致性修正和循环系数修正、以及温度修正,得到修正后的SOC。值得注意的是,上述修正顺序可以互换。
电池处于工作状态时,估计过程进入图6左侧的进程,此时将上一时刻的SOC作为此状态下的初始电量,之后依次进行放电效率修正、温度修正,最后计算得到修正后的SOC。这样,本发明的方法对处于工作状态或是非工作状态的情况下的电池均可进行SOC估计。
本发明的方法对工作状态或非工作状态下的电池SOC均可进行估计;采用BP前向神经网络拟合数据,拟合误差较小。本发明的方法可适用于多种动力电池,包括EV(Electric vehcle)车载电池等具有复杂使用情况、且需要高精度估计结果的场合。实际使用中只需根据本发明中建立曲线的方法,新建各项系数的曲线即可
实施例
本实施例对标称电量为3300mAh的锂离子动力电池在一次循环内进行电池荷电状态(SOC)估计。
首先,取存在一致性差异的标称电量为3300mAh的锂离子动力电池,根据所述多次测量的方法并使用单隐层BP前向神经网络(如图4),确定不同开路电压下的C0t的变化曲线(如图1)、不同放电倍率下的Ki变化曲线(如图2)、不同温度下的Kw变化曲线(如图3);根据一次完整小倍率放电的电量和标称电量的比值,得到实际电量修正系数Kc=0.9110,因为本实施例中估计的状态点均在该电池的一次循环内进行,故无需考虑由于循环次数带来的影响,该Kc值已经包括了对电池一致性差异和本次循环的实际容量修正。
其次,根据图6所示的原理流程图,进行电池荷电状态估计。估计过程中,以不同倍率(0C-6C)交替放电,检测并记录实际放电过程;然后选取9个考察点,比较估计的剩余电量与实际剩余电量的差异。测试结果表明,使用本发明的方法的估计误差(误差电量/总电量)的绝对值在2%以内,满足实际需要,具有较优的性能。
下表为本实施例的数据:
Claims (4)
1.一种动力电池荷电状态估计方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
(a)测量动力电池在多个不同放电倍率下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算,得到多组不同放电倍率下的充放电效率修正系数Ki数据,然后将所述多组数据引入数据拟合工具,得到不同放电倍率下的Ki变化曲线;
(b)测量动力电池在多个不同温度下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算,得到多组不同温度下的充放电效率修正系数Kw数据,然后将所述多组数据引入数据拟合工具,得到不同温度下的Kw变化曲线;
(c)将电池工作状态的初始时刻至t时刻划分为多个时间段tj,通过下式计算工作状态下的动力电池在t时刻的剩余电量Ct,
Ct=(KCC0+∑KiIjtj)Kw
式中,
Kc为对电池的一致性差异和不同循环次数进行修正的实际电量修正系数,
C0为工作状态下初始时刻电池的剩余电量,
Ki为从所述Ki变化曲线得到的tj时间段内的放电倍率下的Ki值,
Kw为从所述Kw变化曲线得到的工作温度下的Kw值,
Ij为每个时间段结束时的电流值;
其中所述Kc通过以下步骤得到:
测量动力电池在多个循环次数条件下的放电量,并且与额定放电量进行比值计算得到多组不同循环次数下的放电效率修正系数Kc1数据,再将多组数据引入所述数据拟合工具,得到具有所述额定放电量的动力电池在不同循环次数下的Kc1曲线;在使用具有所述额定放电量的动力电池前,测量首次充/放电的电量,并且与额定放电量进行比值计算得到一致性差异系数Kc2;估计动力电池荷电状态时,从所述不同循环次数下的Kc1曲线取得与估计时的循环次数对应的Kc1值,并与该动力电池的一致性差异系数Kc2相乘,得到实际电量修正系数Kc;
或者所述Kc通过以下步骤得到:
通过对动力电池进行完整的小倍率充/放电,测得电池实际总电量Cn,然后将Cn与电池的额定放电量进行比值计算,得到所调用的实际电量修正系数Kc。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,该方法还包括以下步骤:
(a)通过测量非工作状态下动力电池的开路电压随时间的变化,判断电池是否完成自恢复效应;
(b)自恢复效应已完成时,通过下式计算动力电池在t时刻的剩余电量Ct,
Ct=KWKCC0t;
式中,
Kw为从所述Kw变化曲线得到的工作温度下的Kw值,所述Kw变化曲线是由前述的数据拟合工具对多次测量所得数据进行拟合而得到,
Kc为对电池的一致性差异和不同循环次数进行修正的实际电量修正系数,
C0t为自恢复效应下电池的剩余电量;
(c)当动力电池未完成自恢复效应时,直接引用该动力电池在上一工作状态下的剩余电量Cm作为该状态下的Ct,即Ct=Cm。
其中,C0t通过以下步骤得到:
在已知电池总电量的情况下,对电池进行多次放电并同时测量每次的放电量和开路电压,已知的电池电量与所述放电量之差为电池剩余电量C0t,从而得到多组开路电压和C0t的对应数据,将多组数据引入数据拟合工具,得到不同开路电压下的C0t的变化曲线。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述数据拟合工具为BP前向神经网络。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,该方法在建立关系曲线时采集数据的组数不小于9。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2006101673930A CN101212071B (zh) | 2006-12-31 | 2006-12-31 | 一种动力电池荷电状态估计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2006101673930A CN101212071B (zh) | 2006-12-31 | 2006-12-31 | 一种动力电池荷电状态估计方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101212071A CN101212071A (zh) | 2008-07-02 |
CN101212071B true CN101212071B (zh) | 2011-07-06 |
Family
ID=39611849
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2006101673930A Expired - Fee Related CN101212071B (zh) | 2006-12-31 | 2006-12-31 | 一种动力电池荷电状态估计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101212071B (zh) |
Families Citing this family (43)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102009000782A1 (de) * | 2008-12-04 | 2010-06-10 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Bestimmung des Ladezustands einer sekundären Interkalationszelle einer wiedereaufladbaren Batterie |
CN101430366B (zh) * | 2008-12-12 | 2012-02-15 | 苏州金百合电子科技有限公司 | 电池荷电状态检测方法 |
CN102116845B (zh) * | 2009-12-30 | 2013-12-18 | 比亚迪股份有限公司 | 一种用于电子设备电池电量的分段显示方法 |
CN101975927B (zh) * | 2010-08-27 | 2012-09-05 | 华南师范大学 | 一种估算锂离子动力电池组剩余可用容量的方法 |
JP5287844B2 (ja) * | 2010-12-27 | 2013-09-11 | 株式会社デンソー | 二次電池の残存容量演算装置 |
CN102540081B (zh) * | 2010-12-29 | 2015-01-21 | 上海汽车集团股份有限公司 | 用于确定车载蓄电池荷电状态的方法 |
KR101798464B1 (ko) * | 2011-02-22 | 2017-11-16 | 에스케이이노베이션 주식회사 | 다중 팩 병렬 구조의 soc 보정 시스템 |
CN102289557B (zh) * | 2011-05-17 | 2013-08-07 | 杭州电子科技大学 | 一种电池模型参数与剩余电量联合异步在线估计方法 |
CN103033752B (zh) * | 2011-09-30 | 2016-01-20 | 吴昌旭 | 电动车电池寿命预测方法以及延长方法 |
CN102590756B (zh) * | 2012-02-14 | 2015-01-07 | 深圳市沛城电子科技有限公司 | 电池电量检测的方法及装置 |
CN103235264B (zh) * | 2012-11-09 | 2015-06-24 | 常州工学院 | 一种电池剩余容量测量方法及装置 |
CN102944575A (zh) * | 2012-11-30 | 2013-02-27 | 天津力神电池股份有限公司 | 一种锂离子电池热性能的测试方法 |
CN103048626B (zh) * | 2012-12-17 | 2015-04-15 | 惠州市亿能电子有限公司 | 一种准确估算soc的方法 |
CN103884989B (zh) * | 2012-12-20 | 2016-12-28 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 一种用于动力电池soc估算的库伦效率检测方法 |
CN103606716B (zh) * | 2013-11-30 | 2015-11-25 | 华为技术有限公司 | 一种充电方法及装置 |
CN104051810B (zh) * | 2014-06-25 | 2016-04-06 | 中国东方电气集团有限公司 | 一种锂离子储能电池***soc估算快速修正方法 |
CN105277887A (zh) * | 2014-07-22 | 2016-01-27 | 艾默生网络能源有限公司 | 一种蓄电池的剩余电量的检测方法和装置 |
CN105738811A (zh) * | 2014-12-09 | 2016-07-06 | 航天信息股份有限公司 | 锂电池剩余电量的测量方法、装置及电子设备 |
CN104483633B (zh) * | 2014-12-23 | 2017-11-28 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 铅酸蓄电池监测*** |
CN105738821B (zh) * | 2016-02-05 | 2018-12-25 | 惠州市蓝微新源技术有限公司 | 准确计算不同温度下电池库仑效率的方法 |
CN105807232B (zh) * | 2016-03-16 | 2019-01-25 | 青岛理工大学 | 一种铅酸蓄电池剩余电量和电池健康状况估计方法 |
CN105590036B (zh) * | 2016-03-22 | 2019-04-16 | 广州分享车联网科技有限公司 | 一种汽车电池管理方法、***及装置 |
CN105891723B (zh) * | 2016-04-20 | 2018-06-12 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于有效可充放电容量的电池soc计算方法 |
CN106125008A (zh) * | 2016-08-31 | 2016-11-16 | 河南森源电气股份有限公司 | 一种soc在线参数自修正的精确计算方法及装置 |
CN106908733B (zh) * | 2017-02-09 | 2019-07-12 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种卫星蓄电池产品在轨性能分析方法 |
CN107607877B (zh) * | 2017-08-25 | 2019-11-19 | 维沃移动通信有限公司 | 一种电池曲线选择方法及移动终端 |
CN107817449A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-03-20 | 北京大城绿川科技有限公司 | 一种恒电流放电过程中蓄电池剩余容量的检测方法 |
CN107831442A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-03-23 | 苏州协鑫集成储能科技有限公司 | 远程估算soc的方法、装置、存储介质及计算机设备 |
CN107843850A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-03-27 | 智灵飞(北京)科技有限公司 | 多旋翼无人机通用锂电池剩余电量的预测***及方法 |
CN110133506B (zh) * | 2018-02-09 | 2021-03-12 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种用于计算锂电池剩余使用时间的装置及其计算方法 |
CN108508370A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-09-07 | 重庆大学 | 一种基于温度校正的开路电压-安时积分soc估计方法 |
CN108549033B (zh) * | 2018-04-19 | 2021-04-13 | 首都师范大学 | 变温变流工况下锂电池退化演变基准路径的构建方法 |
CN108802625B (zh) * | 2018-06-20 | 2020-11-10 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种二次利用电池的soc自适应修正方法 |
CN109633457B (zh) * | 2019-02-22 | 2022-01-28 | 上海度普新能源科技有限公司 | 一种剩余电量的获取方法及获取*** |
CN109782175B (zh) * | 2019-03-11 | 2021-05-11 | 威马智慧出行科技(上海)有限公司 | 电动汽车电池容量校正测试方法及电子设备 |
CN110045298B (zh) * | 2019-05-06 | 2021-05-11 | 重庆大学 | 一种动力电池组参数不一致性的诊断方法 |
CN110281808B (zh) * | 2019-05-22 | 2021-03-19 | 北京航盛新能科技有限公司 | 一种基于电池温度与健康状态的v2g安全控制方法及*** |
CN112213649B (zh) * | 2019-10-31 | 2023-05-23 | 蜂巢能源科技有限公司 | 构建开路电压曲线的方法及*** |
CN110927597B (zh) * | 2019-12-02 | 2022-01-11 | 浙江工业大学 | 一种确定电池放电曲线的方法 |
CN112763917B (zh) * | 2020-12-04 | 2022-07-19 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种储能电站电池组soc实时修正方法及*** |
CN112677818A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-20 | 华人运通(江苏)技术有限公司 | 电池剩余能量的获取方法、装置、车辆、设备及存储介质 |
CN113484762B (zh) * | 2021-07-16 | 2024-05-14 | 东风柳州汽车有限公司 | 电池健康状态估算方法、装置、设备及存储介质 |
CN117192423B (zh) * | 2023-11-07 | 2024-01-26 | 深圳市美尔泰电子有限公司 | 一种移动电源剩余电量准确检测方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1042907C (zh) * | 1992-04-16 | 1999-04-14 | 本田技研工业株式会社 | 电动车辆用蓄电池的剩余容量的表示方法 |
CN1340874A (zh) * | 2000-05-23 | 2002-03-20 | 佳能株式会社 | 检测可再充电电池内部状态的方法、装置和带有该装置的设备 |
US6553287B1 (en) * | 2001-10-19 | 2003-04-22 | Ford Global Technologies, Inc. | Hybrid electric vehicle control strategy to achieve maximum wide open throttle acceleration performance |
JP2003197272A (ja) * | 2001-12-27 | 2003-07-11 | Panasonic Ev Energy Co Ltd | 二次電池の残存容量推定方法および装置、並びに電池パックシステム |
EP1460708A1 (en) * | 2001-12-27 | 2004-09-22 | Panasonic EV Energy Co., Ltd. | Method for estimating polarization voltage of secondary cell, method and device for estimating remaining capacity of secondary cell, battery pack system, and electric vehicle |
KR20040110029A (ko) * | 2003-06-20 | 2004-12-29 | 주식회사 파워로직스 | 하이브리드 전기자동차의 배터리 잔존용량 산출시기결정방법 |
CN1601295A (zh) * | 2004-10-25 | 2005-03-30 | 清华大学 | 电动车用蓄电池荷电状态的估计及实现方法 |
CN1616982A (zh) * | 2003-11-14 | 2005-05-18 | 索尼公司 | 电池组及电池剩余电量计算方法 |
WO2006121289A1 (en) * | 2005-05-11 | 2006-11-16 | Lg Chem, Ltd. | Method of estimating soc of battery for hybrid electric vehicle |
-
2006
- 2006-12-31 CN CN2006101673930A patent/CN101212071B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1042907C (zh) * | 1992-04-16 | 1999-04-14 | 本田技研工业株式会社 | 电动车辆用蓄电池的剩余容量的表示方法 |
CN1340874A (zh) * | 2000-05-23 | 2002-03-20 | 佳能株式会社 | 检测可再充电电池内部状态的方法、装置和带有该装置的设备 |
US6553287B1 (en) * | 2001-10-19 | 2003-04-22 | Ford Global Technologies, Inc. | Hybrid electric vehicle control strategy to achieve maximum wide open throttle acceleration performance |
JP2003197272A (ja) * | 2001-12-27 | 2003-07-11 | Panasonic Ev Energy Co Ltd | 二次電池の残存容量推定方法および装置、並びに電池パックシステム |
EP1460708A1 (en) * | 2001-12-27 | 2004-09-22 | Panasonic EV Energy Co., Ltd. | Method for estimating polarization voltage of secondary cell, method and device for estimating remaining capacity of secondary cell, battery pack system, and electric vehicle |
KR20040110029A (ko) * | 2003-06-20 | 2004-12-29 | 주식회사 파워로직스 | 하이브리드 전기자동차의 배터리 잔존용량 산출시기결정방법 |
CN1616982A (zh) * | 2003-11-14 | 2005-05-18 | 索尼公司 | 电池组及电池剩余电量计算方法 |
CN1601295A (zh) * | 2004-10-25 | 2005-03-30 | 清华大学 | 电动车用蓄电池荷电状态的估计及实现方法 |
WO2006121289A1 (en) * | 2005-05-11 | 2006-11-16 | Lg Chem, Ltd. | Method of estimating soc of battery for hybrid electric vehicle |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101212071A (zh) | 2008-07-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101212071B (zh) | 一种动力电池荷电状态估计方法 | |
CN108375739B (zh) | 电动车锂电池的荷电状态估算方法与荷电状态估算*** | |
CN103020445B (zh) | 一种电动车车载磷酸铁锂电池的soc与soh预测方法 | |
Wang et al. | Online dynamic equalization adjustment of high-power lithium-ion battery packs based on the state of balance estimation | |
JP5393837B2 (ja) | バッテリの充電率推定装置 | |
CN101359036B (zh) | 电池荷电状态的测定方法 | |
CN101688899B (zh) | 用于估计电池的开路电压的装置和用于估计电池的充电状态的装置以及相应的控制方法 | |
US10124696B2 (en) | Estimation and compensation of battery measurement and asynchronization biases | |
CN107664751A (zh) | 一种蓄电池实时荷电状态的测算方法及测算装置 | |
CN1322627C (zh) | 用于推算蓄电池充电率的装置和方法 | |
Xiong et al. | Modeling for lithium-ion battery used in electric vehicles | |
CN108819731A (zh) | 充电率推定方法及车载的电池*** | |
CN104577242B (zh) | 一种电池组管理***和方法 | |
CN104833922B (zh) | 电池充放电电流限值的计算方法和装置 | |
CN105008945B (zh) | 充电状态估计装置和充电状态估计方法 | |
JP2003197272A (ja) | 二次電池の残存容量推定方法および装置、並びに電池パックシステム | |
CN103675706A (zh) | 一种动力电池电荷量估算方法 | |
CN106772104B (zh) | 一种动力电池soc值估算方法 | |
WO2003061054A1 (en) | Method for estimating polarization voltage of secondary cell, method and device for estimating remaining capacity of secondary cell, battery pack system, and electric vehicle | |
CN106597289A (zh) | 电池健康状态测算方法 | |
CN102216794A (zh) | 电力拖动用电化学能源剩余使用寿命的评估方法 | |
CN109061515B (zh) | 一种电池的充放电电量测量方法 | |
JP2017190979A (ja) | 電池劣化推定装置 | |
CN109633457A (zh) | 一种剩余电量的获取方法及获取*** | |
CN109342950A (zh) | 一种用于锂电池荷电状态的评估方法、装置及其设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20110706 Termination date: 20161231 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |