CN112130077A - 一种不同工况下动力电池组的soc估算方法 - Google Patents

一种不同工况下动力电池组的soc估算方法 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法，包括步骤：在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与动力电池荷电状态SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值；在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值；在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值。本申请提供的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，可以更好地适用于不同工况的SOC估算，使得估算精度更高，方法更为可靠。

Description

一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法
技术领域
本申请涉及新能源电动车技术领域，特别涉及一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法。
背景技术
随着新能源电动车的推广和普及，为了更加准确的计算续航里程及控制电池能量的输出，需要对SOC(state of charge，动力电池荷电状态)进行估算。
相关技术中，新能源电动车SOC估算的方法有OCV开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法等。上述开路电压法只适用于负载无电流的情况下，安时积分法存在累积误差的问题，卡尔曼滤波法需要较大的计算模型。
然而，在估算新能源电动车SOC时，通常会选择其中一种估算方法进行不同工况下SOC估算，而通常一种SOC估算方法很难适用于所有工况，导致动力电池组SOC估算的精度较差。
发明内容
本申请实施例提供一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法，以解决相关技术中动力电池组SOC估算的精度较差的技术问题。
第一方面，提供了一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其包括步骤：
在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与动力电池荷电状态SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值；
在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值；
在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值。
一些实施例中，所述在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值的具体步骤包括：
根据安时积分法估算上一时刻的SOC值；
根据上一时刻的SOC值、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值；
根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的开路电压；
根据当前时刻的开路电压、母线电流以及等效电阻R0、极化内阻R1、极化电容C1，计算得到当前时刻的电池组端电压U0(m+1)；
实测当前时刻的电池组端电压U0′(m+1)；
根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε；
比较电池组端电压的误差ε和预设的误差阈值，若电池组端电压的误差ε大于预设的误差阈值，则根据预设的迭代时间间隔，得到下一时刻，并将下一时刻更新为当前时刻，重新计算更新后的当前时刻的SOC值，并计算更新后的电池组端电压的误差ε，直至电池组端电压的误差ε小于预设的误差阈值。
一些实施例中，上一时刻为t(m)，当前时刻为t(m+1)，所述根据上一时刻的SOC值、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值的计算公式为：
Figure BDA0002712939960000021
式中，SOC(m)为上一时刻t(m)的SOC值，i(m)为上一时刻t(m)的母线电流，CN为电池额定容量，Δt为当前时刻t(m+1)与上一时刻t(m)的时间间隔，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值。
一些实施例中，所述根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)的步骤包括：
预先对不同温度、不同老化程度的动力电池进行充放电试验，得到不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系；
实时监测电池组的温度和老化程度；
在得到当前时刻t(m+1)的SOC值后，根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)。
一些实施例中，所述根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε的计算公式为：
Figure BDA0002712939960000031
式中，U0(m+1)为计算得到的当前时刻t(m+1)的电池组端电压，U0′(m+1)为实测的当前时刻t(m+1)的电池组端电压。
一些实施例中，所述预设的误差阈值为1％。
一些实施例中，所述在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值的步骤包括：
当停车下电时间大于预设的时间阈值时，根据不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系，得到当前时刻电池组的内阻，并计算当前时刻的开路电压值，再根据老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的SOC值，即为当前工况的SOC值；
当停车下电时间小于预设的时间阈值时，根据OCV回弹曲线中时间和开路电压的关系，得到当前时刻的开路电压，再根据老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的SOC值，即为当前工况的SOC值。
一些实施例中，在根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值之前，还包括步骤：
预先在停车下电时间大于预设的时间阈值的情况下，对不同温度、不同老化程度的动力电池进行试验，得到不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系、以及老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系；
预先在停车下电时间小于预设的时间阈值的情况下，对不同温度、不同老化程度的动力电池进行试验，得到OCV回弹曲线、以及老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系。
一些实施例中，所述在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值的计算公式为：
Figure BDA0002712939960000041
式中，SOC′0为恒压充电工况下SOC的初始值，CN为电池额定容量，μ为充放电效率，I为电池电流，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值。
一些实施例中，所述恒压充电工况下SOC的初始值为电池组在满电状态下的SOC值。
本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：可以更好地适用于不同工况的SOC估算，使得估算精度更高，方法更为可靠。
本申请实施例提供了一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法，一方面，根据不同工况采用不同的估算方法，可以更好地适用于不同工况的SOC估算，使得估算精度更高，方法更为可靠；另一方面，在估算SOC时也充分考虑到了老化程度、电池温度等因素，可以使得估算得到SOC值更加准确，精度更高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的不同工况下动力电池组的SOC估算方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的电池等效电路模型；
图3为本申请实施例提供的在电池组正常工作工况下，估算当前工况下的SOC值的具体步骤流程图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参见图1所示，本申请实施例提供了一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其包括步骤：
A1：在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值；
A2：在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值；
A3：在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值。本申请实施例正常工作工况为电池组放电工况。
本申请实施例的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，一方面，根据不同工况采用不同的估算方法，可以更好地适用于不同工况的SOC估算，使得估算精度更高，方法更为可靠；另一方面，在估算SOC时也充分考虑到了老化程度、电池温度等因素，可以使得估算得到SOC值更加准确，精度更高。
参见图2所示的电池组的电池等效电路模型，U0(t)为电池组端电压，i(t)为母线电流，Vk为开路电压，电阻R0为等效电阻，电阻R1为极化内阻，电容C1为极化电容，Uc(t)为极化电容的端电压。
更进一步地，在本申请实施例中，上述步骤A3中，所述在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值的具体步骤包括：
根据安时积分法估算上一时刻的SOC值；
根据上一时刻的SOC值、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值；
根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的开路电压；
根据当前时刻的开路电压、母线电流以及等效电阻R0、极化内阻R1、极化电容C1，计算得到当前时刻的电池组端电压U0(m+1)；
实测当前时刻的电池组端电压U0′(m+1)；
根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε；
比较电池组端电压的误差ε和预设的误差阈值，若电池组端电压的误差ε大于预设的误差阈值，则根据预设的迭代时间间隔，得到下一时刻，并将下一时刻更新为当前时刻，重新计算更新后的当前时刻的SOC值，并计算更新后的电池组端电压的误差ε，直至电池组端电压的误差ε小于预设的误差阈值。
更进一步地，在本申请实施例中，上一时刻为t(m)，当前时刻为t(m+1)，所述根据上一时刻的SOC值、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值的计算公式为：
Figure BDA0002712939960000061
式中，SOC(m)为上一时刻t(m)的SOC值，i(m)为上一时刻t(m)的母线电流，CN为电池额定容量，Δt为当前时刻t(m+1)与上一时刻t(m)的时间间隔，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值。
更进一步地，在本申请实施例中，所述根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)的步骤包括：
预先对不同温度、不同老化程度的动力电池进行充放电试验，得到不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系；
实时监测电池组的温度和老化程度；
在得到当前时刻t(m+1)的SOC值后，根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)。
更进一步地，在本申请实施例中，所述根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε的计算公式为：
Figure BDA0002712939960000072
式中，U0(m+1)为计算得到的当前时刻t(m+1)的电池组端电压，U0′(m+1)为实测的当前时刻t(m+1)的电池组端电压。
具体地，在本申请实施例中，所述预设的误差阈值为1％。
参见图3所示，在本申请实施例中，以上一时刻为t(m)、当前时刻为t(m+1)、下一时刻为t(m+2)为例，在电池组正常工作工况下，估算当前工况下的SOC值的具体步骤包括：
S1：上一时刻为t(m)，根据安时积分法估算上一时刻的SOC值SOC(m)，计算公式为：
Figure BDA0002712939960000071
式中，SOC0为SOC的初始值，CN为电池额定容量，μ为充放电效率，I为电池电流，SOC(m)为上一时刻t(m)的SOC值；
S2：根据上一时刻的SOC值SOC(m)、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值SOC(m+1)，计算公式为；
Figure BDA0002712939960000081
式中，SOC(m)为上一时刻t(m)的SOC值，i(m)为上一时刻t(m)的母线电流，CN为电池额定容量，Δt为当前时刻t(m+1)与上一时刻t(m)的时间间隔，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值；
S3：根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)；
S4：根据当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)、母线电流i(m+1)以及等效电阻R0、极化内阻R1、极化电容C1，计算得到当前时刻t(m+1)的电池组端电压U0(m+1)；
S5：实测当前时刻t(m+1)的电池组端电压U0′(m+1)；
S6：根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε，，计算公式为：
Figure BDA0002712939960000082
式中，U0(m+1)为计算得到的当前时刻t(m+1)的电池组端电压，U0′(m+1)为实测的当前时刻t(m+1)的电池组端电压；
S7：比较电池组端电压的误差ε和预设的误差阈值，具体为，判断电池组端电压的误差ε是否大于预设的误差阈值，若是，则转入步骤S8，若否，则转入步骤S9；
S8：根据预设的迭代时间间隔，得到下一时刻t(m+2)，将下一时刻t(m+2)更新为当前时刻，转入步骤S2；
S9：退出迭代，将修正后的SOC值作为当前工况下的SOC值。
更进一步地，在本申请实施例中，所述在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值的步骤包括：
当停车下电时间大于预设的时间阈值时，根据不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系，得到当前时刻电池组的内阻，并计算当前时刻的开路电压值，再根据老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的SOC值，即为当前工况的SOC值；
当停车下电时间小于预设的时间阈值时，根据OCV回弹曲线中时间和开路电压的关系，得到当前时刻的开路电压，再根据老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的SOC值，即为当前工况的SOC值。
本申请实施例的预设的时间阈值通常为半个小时，当停车下电时间大于预设的时间阈值时，可以认为电池组的极化电压已消除，根据已知的不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系，即可得到当前时刻电池组的内阻，进而得到当前工况的SOC值；当停车下电时间小于预设的时间阈值时，此处存在电池组的极化电压，则根据OCV回弹曲线中时间和开路电压的关系，得到当前时刻的开路电压，进而得到当前工况下的SOC值。
本申请实施例中，根据不同工况来采用不同的估算方法，并且充分考虑到了老化程度、温度的因素，来估算SOC值，可以使得估算得到的SOC值更加准确，精度更高。
更进一步地，在本申请实施例中，在根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值之前，还包括步骤：
预先在停车下电时间大于预设的时间阈值的情况下，对不同温度、不同老化程度的动力电池进行试验，得到不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系、以及老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系；
预先在停车下电时间小于预设的时间阈值的情况下，对不同温度、不同老化程度的动力电池进行试验，得到OCV回弹曲线、以及老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系。
需要说明的是，在本申请实施例中，需要预先做若干组试验，分别在不同工况下进行试验，以得到相应工况下各个参数之间的关系式，在估算当前工况的SOC值，可以直接根据已知的关系式，即可得到相应的SOC值，可以使得估算速度更快。
更进一步地，在本申请实施例中，所述在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值的计算公式为：
Figure BDA0002712939960000101
式中，SOC′0为恒压充电工况下SOC的初始值，CN为电池额定容量，μ为充放电效率，I为电池电流，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值。
具体地，在本申请实施例中，所述恒压充电工况下SOC的初始值为电池组满电状态下的SOC值。
在本申请实施例中，当电池组处于恒压充电公开下，等效电路模型不适应，此时使用安时积分法更为准确，精度更高，根据不同公开选择更为合适的估算SOC方法，可靠性更好。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是，在本申请中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，其包括步骤：
在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与动力电池荷电状态SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值；
在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值；
在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值。
2.如权利要求1所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述在电池组正常工作工况下，结合安时积分法和电池等效电路模型的滤波迭代算法来估算当前工况下的SOC值的具体步骤包括：
根据安时积分法估算上一时刻的SOC值；
根据上一时刻的SOC值、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值；
根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的开路电压；
根据当前时刻的开路电压、母线电流以及等效电阻R0、极化内阻R1、极化电容C1，计算得到当前时刻的电池组端电压U0(m+1)；
实测当前时刻的电池组端电压U0′(m+1)；
根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε；
比较电池组端电压的误差ε和预设的误差阈值，若电池组端电压的误差ε大于预设的误差阈值，则根据预设的迭代时间间隔，得到下一时刻，并将下一时刻更新为当前时刻，重新计算更新后的当前时刻的SOC值，并计算更新后的电池组端电压的误差ε，直至电池组端电压的误差ε小于预设的误差阈值。
3.如权利要求2所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，上一时刻为t(m)，当前时刻为t(m+1)，所述根据上一时刻的SOC值、电池等效电路模型的滤波迭代算法，得到当前时刻的SOC值的计算公式为：
Figure FDA0002712939950000021
式中，SOC(m)为上一时刻t(m)的SOC值，i(m)为上一时刻t(m)的母线电流，CN为电池额定容量，Δt为当前时刻t(m+1)与上一时刻t(m)的时间间隔，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值。
4.如权利要求2所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)的步骤包括：
预先对不同温度、不同老化程度的动力电池进行充放电试验，得到不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系；
实时监测电池组的温度和老化程度；
在得到当前时刻t(m+1)的SOC值后，根据不同时刻下老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻t(m+1)的开路电压Vk(m+1)。
5.如权利要求2所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述根据计算得到的电池组端电压U0(m+1)和实测的电池组端电压U0′(m+1)，计算电池组端电压的误差ε的计算公式为：
Figure FDA0002712939950000022
式中，U0(m+1)为计算得到的当前时刻t(m+1)的电池组端电压，U0′(m+1)为实测的当前时刻t(m+1)的电池组端电压。
6.如权利要求5所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述预设的误差阈值为1％。
7.如权利要求1所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述在电动车停车上电工况下，根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值的步骤包括：
当停车下电时间大于预设的时间阈值时，根据不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系，得到当前时刻电池组的内阻，并计算当前时刻的开路电压值，再根据老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的SOC值，即为当前工况的SOC值；
当停车下电时间小于预设的时间阈值时，根据OCV回弹曲线中时间和开路电压的关系，得到当前时刻的开路电压，再根据老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系，得到当前时刻的SOC值，即为当前工况的SOC值。
8.如权利要求7所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，在根据不同时刻下老化程度、电池温度、电池内阻、开路电压与SOC值的关系式，得到当前工况的SOC值之前，还包括步骤：
预先在停车下电时间大于预设的时间阈值的情况下，对不同温度、不同老化程度的动力电池进行试验，得到不同时刻下老化程度、电池温度与电池内阻的关系、以及老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系；
预先在停车下电时间小于预设的时间阈值的情况下，对不同温度、不同老化程度的动力电池进行试验，得到OCV回弹曲线、以及老化程度、电池温度、开路电压与SOC值的关系。
9.如权利要求1所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述在电池组恒压充电工况下，采用安时积分法估算当前工况的SOC值的计算公式为：
Figure FDA0002712939950000031
式中，SOC′0为恒压充电工况下SOC的初始值，CN为电池额定容量，μ为充放电效率，I为电池电流，SOC(m+1)为当前时刻t(m+1)的SOC值。
10.如权利要求9所述的不同工况下动力电池组的SOC估算方法，其特征在于，所述恒压充电工况下SOC的初始值为电池组在满电状态下的SOC值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117590263A (zh) * 2023-11-29 2024-02-23 湖南银杏电池智能管理技术有限公司 一种基于内阻的soc计算方法
CN117890798A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 深圳海辰储能科技有限公司 电池剩余能量状态估算方法及相关装置

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130045093A (ko) * 2011-10-25 2013-05-03 현대중공업 주식회사 분극전압과 개로전압을 이용한 배터리 잔존용량 추정방법
JP2014059206A (ja) * 2012-09-18 2014-04-03 Toyota Industries Corp 充電状態推定装置及び充電状態推定方法
CN103901354A (zh) * 2014-04-23 2014-07-02 武汉市欧力普能源与自动化技术有限公司 一种电动汽车车载动力电池soc预测方法
CN105277898A (zh) * 2015-10-27 2016-01-27 浙江大学 一种电池荷电状态的检测方法
CN106501726A (zh) * 2016-11-18 2017-03-15 新誉集团有限公司 电池荷电状态的估算方法、电池管理***及soc估算方法
CN106970328A (zh) * 2017-01-17 2017-07-21 深圳市沛城电子科技有限公司 一种soc估算方法及装置
CN107290688A (zh) * 2017-08-24 2017-10-24 合肥工业大学 一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的锂电池soc估计方法
CN107607878A (zh) * 2017-08-30 2018-01-19 苏州精控能源科技有限公司 电池soc的卡尔曼迭代算法、装置及电池管理***
CN108132442A (zh) * 2017-12-13 2018-06-08 中国船舶重工集团公司第七〇九研究所 一种基于离线数据驱动的蓄电池联合状态估算方法
CN108490356A (zh) * 2018-03-06 2018-09-04 福建工程学院 一种改进ekf算法的锂电池soc估算方法
KR20190095763A (ko) * 2018-02-07 2019-08-16 주식회사 엘지화학 배터리의 동작 상태에 따라 soc를 추정하는 장치 및 방법
CN110208703A (zh) * 2019-04-24 2019-09-06 南京航空航天大学 基于温度修正的复合等效电路模型对荷电状态估计的方法
CN111505506A (zh) * 2020-05-15 2020-08-07 吉林大学 一种多尺度卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波融合的电池soc估算方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130045093A (ko) * 2011-10-25 2013-05-03 현대중공업 주식회사 분극전압과 개로전압을 이용한 배터리 잔존용량 추정방법
JP2014059206A (ja) * 2012-09-18 2014-04-03 Toyota Industries Corp 充電状態推定装置及び充電状態推定方法
CN103901354A (zh) * 2014-04-23 2014-07-02 武汉市欧力普能源与自动化技术有限公司 一种电动汽车车载动力电池soc预测方法
CN105277898A (zh) * 2015-10-27 2016-01-27 浙江大学 一种电池荷电状态的检测方法
CN106501726A (zh) * 2016-11-18 2017-03-15 新誉集团有限公司 电池荷电状态的估算方法、电池管理***及soc估算方法
CN106970328A (zh) * 2017-01-17 2017-07-21 深圳市沛城电子科技有限公司 一种soc估算方法及装置
CN107290688A (zh) * 2017-08-24 2017-10-24 合肥工业大学 一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的锂电池soc估计方法
CN107607878A (zh) * 2017-08-30 2018-01-19 苏州精控能源科技有限公司 电池soc的卡尔曼迭代算法、装置及电池管理***
CN108132442A (zh) * 2017-12-13 2018-06-08 中国船舶重工集团公司第七〇九研究所 一种基于离线数据驱动的蓄电池联合状态估算方法
KR20190095763A (ko) * 2018-02-07 2019-08-16 주식회사 엘지화학 배터리의 동작 상태에 따라 soc를 추정하는 장치 및 방법
CN108490356A (zh) * 2018-03-06 2018-09-04 福建工程学院 一种改进ekf算法的锂电池soc估算方法
CN110208703A (zh) * 2019-04-24 2019-09-06 南京航空航天大学 基于温度修正的复合等效电路模型对荷电状态估计的方法
CN111505506A (zh) * 2020-05-15 2020-08-07 吉林大学 一种多尺度卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波融合的电池soc估算方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHRISTIAN CAMPESTRINI 等: "Influence of change in open circuit voltage on the state of charge estimation with an extended Kalman filter", 《JOURNAL OF ENERGY STORAGE》 *
郭宝甫 等: "基于OCV-SOC曲线簇的磷酸铁锂电池SOC估算研究", 《电源技术》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117590263A (zh) * 2023-11-29 2024-02-23 湖南银杏电池智能管理技术有限公司 一种基于内阻的soc计算方法
CN117890798A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 深圳海辰储能科技有限公司 电池剩余能量状态估算方法及相关装置
CN117890798B (zh) * 2024-03-14 2024-05-14 深圳海辰储能科技有限公司 电池剩余能量状态估算方法及相关装置

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