CN107843852B - 一种获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法 - Google Patents
一种获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法。该方法通过容量S关于温度T的关系S=p(T),库仑系数k关于温度T的关系k=q(T),容量S随温度T的变化比例r=p(T)/S0=w(T);恒流充电电压斜率曲线与SOC对应的特征点D1‑D4计算电池充电过程中的SOC:根据SOC为0~AC、AD~100%区间内OCV与SOC和温度的对应关系SOC=s(OCV,T)计算电池不工作时的SOC。该方法可以为本状态联合估算算法提供必需的数据支持,为状态估算提供了多个明确的特征值,从而提高了状态估算精度,降低估算的计算量。
Description
技术领域
本发明涉及一种获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法,适用于但不限于磷酸铁锂电池,状态估算具体涉及电池容量估算和电池荷电状态(SOC)估算,本发明通过离线测试锂离子蓄电池,分析和提取特征数据,结合在线特征辨识的方法进行状态估算。
背景技术
国内电动车动力锂离子蓄电池的应用领域中,磷酸铁锂的占有率约50%,在实际使用中,电池管理系统对磷酸铁锂电池的容量和SOC估算误差较大,造成了电动车续航预估错误、驾乘感受差,SOC的估算误差将导致电池管理误操作从而影响电池寿命。
磷酸铁锂电池具有宽电压平台,在SOC在20%~85%区间的电压平台十分平缓,SOC变化1%时端电压变化甚至小于1mV,因此基于端电压进行SOC估算十分困难。
磷酸铁锂电池容量随着循环使用次数增加逐渐衰减,但在使用中无法进行容量的标准测量,因此需要在使用过程中通过,对电池容量进行在线辨识,目前业内在线的容量估算算法精度低。
发明内容
针对上述问题,本发明提供一种获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法,该算法适用于但不限于磷酸铁锂电池,本算法通过对电池进了了特定的工况测试,提取不同温度、不同老化程度、不同批次生产电池的共有特性,使用特征数据在线进行容量和SOC的辨识,在简化计算量的同时保证了状态估算的精度,此外,本算法计算量小,特别适用于多串联电池组内进行每个单体电池的状态联合估算,针对本发明所述联合状态估算算法制定了专用的离线数据测试方法,该测试方法简化和规范了测试流程,阐明了数据获取的方法,是联合状态估算的基础;
本发明所述的电池测试提取的共有特性是经过了大量样本测试后得出的结论,测试方法及结果的正确性已得到验证;
同一批次的锂离子蓄电池的离线数据只能应用在该批次电池,不可用于不同批次、不同厂家的锂离子蓄电池或者其他材料体系的锂离子蓄电池,本方法可适用于磷酸铁锂电池和具有和磷酸铁电池类似的宽平台的蓄电池;
具体而言,所述的电池状态估算方法需要获取样本电池的离线数据,样本电池的离线数据获取测试方法为:(a)循环充放电测试,在恒温箱环境下以某恒定温度T,以Ia电流进行恒流恒压充电,截止电压为Ua,记录充电容量,静置2h,以Ib电流进行恒流放电,截止电压为Ub,记录放电容量,静置2h,循环充放电至相邻两次放电容量相差小于0.5%,则记录最后一次充电容量Sa和放电容量Sb,计算库仑系数k=Sb/Sa,记录最后一次充电电压Ue与充电电量s之间的对应曲线数据Ue=f(s),将Sa作为电池容量,将充电时电压U的电量s的关系f转换为电压U与SOC的关系g,得到Ue=g(SOC),经过计算得到h=g’,即电压U关于SOC的斜率,ΔUe=h(SOC);(b)以1/50C倍率恒流充电至截止电压Ua,静置5h后,以1/50C倍率恒流放电至截止电压Ub,分别记录电压与电量的对应数据,分别作出充电电压Uc、放电电压Ud与SOC对应曲线Uc=vc(SOC)、Ud=vd(SOC),获得OCV(开路电压)曲线,OCV=v(SOC);(c)改变恒温箱温度,重复步骤a和b,分别记录容量、库仑系数、恒流充电电压Ue与电量s曲线Ue=g(SOC)和OCV曲线OCV=v(SOC);
上述测试过程中,充放电的截止电压Ua和Ub由电池厂商根据实际使用值确定,充放电电流Ia和Ib由电池的实际使用工况确定,其中,充电电流Ia应与实际的恒流充电电流相等;
进一步,根据电池的实际使用温度区间设定测试温度,例如某电动汽车电池的充放电区间为T1~Tn,在此区间均匀选取n个温度点进行测试,n的选取决定了离线数据的精度,测试所得数据如下:
为保证数据的通用性,离线数据为多个样本数据均值,提取的特征数据如下:
数据①:容量S关于温度T的关系S=p(T),库仑系数k关于温度T的关系k=q(T),并根据S=p(T)曲线上最大容量值S0和对应温度T0,获取容量S随温度T的变化比例r=p(T)/S0=w(T);
数据②:恒流充电电压斜率曲线与SOC对应的特征点D1-D4,即不同温度下,SOC为A1处时斜率的第一转折点D1,SOC为A2处时第二转折点D2,斜率小于U0的区间对应的进点和出点D3和D4,其中D3和D4随着U0的大小而变化,U0为设定值,D3和D4对应的SOC为A3和A4;
数据③:根据SOC为0~AC、AD~100%区间内OCV与SOC和温度的对应关系,OCV=v(SOC,T),换算得到SOC=s(OCV,T),其中,AC、AD为OCV电压平台的起始和结束处SOC;
以上为测试结果的特征数据,存储在电池管理系统的只读存储器中,在线运行时将使用特征数据进行联合状态估算;
本发明所述基于离线数据驱动的状态联合估算方法为,以安时积分为主,在特征点处进行SOC矫正,根据获得的容量随温度的变化比例r=w(T)和实测温度对电池容量实时更新,并在多次循环后根据特征值和安时积分对最大容量S0进行矫正;
进一步根据实测的电池温度,在电池以Ia电流进行恒流充电过程中,监测电池端电压,根据电压Ue关于SOC的斜率ΔUe=h(SOC)计算电池电压斜率,当发现监测电压斜率符合上述四个特征点D1-D4中的其中某一个的特征点时,根据离线的特征值来矫正当前时刻的SOC,即使得当前电池的SOC等于该时刻的特征值下的SOC。
进一步的,当电池不处于充放电状态时,根据实测的电池温度,实测电池静置后的电压为OCV,代入SOC=s(OCV,T)查表获得静置时的SOC。
具体而言,特征点可以分为三部分:恒流充电特征点、充电结束后端电压变化值和放电结束后端电压变化值;
所述恒流充电特征点为,在充电时,以测试相同的固定电流Ia先进行恒流充电,电池初始SOC不一定为0,在电压到达或未到达后充电截止点采用其他电流充电或者恒压充电,仅关注恒流充电阶段电压数据,并从充电开始时记录电流的安时积分值A,当检测到特征点D1~D4时,分别记录对应的安时积分值s1~s4,以及对应的SOC值A1~A4;
进一步的,特征点检测方法为:每一个固定时长Δt内,对电池电压取均值,计算相邻两个Δt的平均电压差,根据充电电流等效计算出每1%SOC变化的电压值ΔUe,跟踪ΔUe的两个峰值转折点D1和D2,记录对应的安时积分值s1和s2;记录ΔU入和出小于U0的区间的两个特征点D3和D4对应的安时积分值s3和s4;
所述充电结束后端电压变化值为,在本次充电结束后,记录电压回落曲线,如果充电结束后的静置时间不够长,即静置时间小于te,te的大小根据电池特性设定,则通过电压回落趋势计算得到预期稳定值,即等效OCV,如果静置时间足够长,即静置时间大于te,则记静置后的电压为OCV,再根据温度T进行查表SOC=s(OCV,T),如果电压在此区间内,可以获得充电结束的SOC值A5,记录此时的安时积分值s5;
所述放电结束后端电压变化值为,在上一次放电结束后,记录电压回升曲线,如果放电结束后的静置时间不够长,即静置时间小于te,则通过电压回升趋势计算得到预期稳定值,即等效OCV,如果静置时间足够长,即静置时间大于te,则记静置后的电压为OCV,再根据温度T进行查表SOC=s(OCV,T),如果电压在此区间内,可以获得放电结束的SOC值A0,此时安时积分值为s0=0。
本发明所述的一种基于离线数据驱动的锂离子蓄电池联合状态估算的计算方法具有以下优点:
1.计算简单,以加减乘除法为主,计算量小;
2.基于测试数据及特征辨识,具有针对性,估算精度高;
3.适用于大数量串联电池组内的每个单体电池的状态辨识。
附图说明
图1是本发明中的电池离线测试的流程;
图2是本发明中的OCV测试所得曲线;
图3是本发明中的充电和放电结束后电压变化曲线;
图4是本发明中的恒流充电电压斜率曲线及特征值的确定方法;
图5是本发明中的在线状态联合估算的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明方法所应用的电池离线测试的流程图。如图1所示,首先确定n个测试温度点T1~Tn,在每个温度下,分别进行容量测试循环充放电测试和开路电压测试,并记录和处理相应数据,具体测试步骤如下:(a)在恒温箱环境下以某恒定温度T,以Ia电流进行恒流恒压充电,截止电压为Ua,记录充电容量,静置2h,以Ib电流进行恒流放电,截止电压为Ub,记录放电容量,静置2h,循环充放电至相邻两次放电容量相差小于0.5%,则记录最后一次充电容量Sa和放电容量Sb,计算库仑系数k=Sb/Sa,记录最后一次充电电压Ue与充电电量s之间的对应数据Ue=f(s),将Sa作为电池容量,将充电时电压U的电量s的关系f转换为电压U与SOC的关系g,得到Ue=g(SOC),经过计算得到h=g’,即电压U关于SOC的斜率,ΔUe=h(SOC);(b)以1/50C倍率恒流充电至截止电压Ua,静置5h后,以1/50C倍率恒流放电至截止电压Ub,分别记录电压与电量的对应数据,分别作出充电电压Uc、放电电压Ud与SOC对应曲线Uc=vc(SOC)、Ud=vd(SOC),对充放电曲线取均值,获得OCV曲线,OCV=v(SOC);(c)改变恒温箱温度,重复步骤a和b,分别记录容量、库仑系数、恒流充电电压U与电量s曲线Ue=g(SOC)和OCV曲线OCV=v(SOC);
测试过程中,充放电的截止电压Ua和Ub由电池厂商根据实际使用值确定,充放电电流Ia和Ib由电池的实际使用工况确定,其中,充电电流Ia应与实际的恒流充电电流相等;
测试所得数据经过处理后可得到:
(a)数据拟合得到容量S关于温度T的关系S=p(T),库仑系数k关于温度T的关系k=q(T);
(b)恒流充电电压斜率与SOC对应的特征点:不同温度下,SOC为A1点处ΔU的第一转折点D1,SOC为A2处第二转折点D2,ΔU小于U0的区间对应的进点和出点D3和D4,其中D3和D4随着U0的大小而变化,D3和D4对应的SOC为A3和A4;
(c)在SOC为0~AC、AD~100%区间内OCV与SOC和温度的对应关系,OCV=v(SOC,T),换算得到SOC=s(OCV,T);
图2是本发明方法所应用的OCV测试所得曲线。如图2所示,在首末端电压变化明显,但在中间出现电压平台,电压变化小,从图中可以得出结论,在首末端进行OCV查表获取SOC值精度较高,因此从电池测试测试数据中提取SOC在0~AC、AD~100%区间内OCV与SOC和温度的对应关系,OCV=v(SOC,T),换算得到SOC=s(OCV,T),用于OCV查表计算SOC;
图3是本发明方法所应用的测试充电和放电结束后电压变化曲线。从图中可以看出,充电结束后,极化电压逐渐降低至0,电池端电压回落至OCV,放电结束后,极化电压逐渐降低至0,电池端电压回升至OCV,在电池充电或放电结束后的一段时间tc内,分别记录充电结束后初始时刻电池电压UC0、t时刻的电池电压UC1、2t时刻的电池电压UC2,记录放电结束后初始时刻电池电压UD0,t时刻的电池电压UD1,2t时刻的电池电压UD2,通过以上数据分别计算出充电和放电结束后电池的等效OCV,计算方法如下:
根据一阶等效电路模型,即电池端电压等于OCV、内阻压降和极化电压之和,静置状态下,内阻压降为0,因此电池端电压等于OCV与极化电压之和,则充电和放电的数学模型:
其中UC为充电结束后的电池端电压,UD为放电结束后的电池端电压,UOCV为开路电压值,Up为极化电压,电池处于静置状态,极化时间常数固定,设为τ,极化电压其中Up0为初始的极化电压;
充电结束后:
其中,Up0为初始极化电压,计算得到:
因此得到:
同理放电结束后:
其中,Up0为初始极化电压,计算得到:
因此得到:
图4是本发明方法所应用的恒流充电电压斜率曲线及特征值的确定方法。图中曲线为某温度下的测试结果,以固定电流Ia先进行恒流充电,电池初始SOC不一定为0,在电压到达或未到达后充电截止点采用其他电流充电或者恒压充电,仅关注恒流充电阶段电压数据,并从充电开始时记录电流的安时积分值A,当检测到特征点D1~D4时,分别记录对应的安时积分值s1~s4,以及对应的SOC值A1~A4;
4个特征点检测方法为:每一个固定时长Δt内,对电池电压取均值,计算相邻两个Δt的平均电压差,根据充电电流等效计算出每1%SOC变化的电压值ΔUe,跟踪ΔUe的两个峰值转折点D1和D2,记录对应的安时积分值s1和s2;记录ΔUe入和出小于U0的区间的两个特征点D3和D4对应的安时积分值s3和s4,U0值的确定影响了D3和D4的位置;
图5是本发明方法所应用的在线状态联合估算的流程图。在线状态联合估算分别在主程序和定时中断程序中执行,如图所示,阴影部分程序在主程序中执行,主要为等效OCV的计算和电池容量与SOC的联合估算及矫正,其余在定时中断中执行,主要为充放电过程的安时积分计算和充电过程中的特征点辨识,具体的流程如下:
在充电前,首先记录上一次放电结束后静置的时间,如果静置时间较长,即静置时间大于te,则利用充电前测量的电池端电压作为OCV值,如果静置时间较短,即静置时间小于te,则利用放电结束后存储的电压变化数据计算OCV值,再进行查表SOC=s(OCV,T),获得充电前SOC,在充电过程中,对充电电流进行安时积分计算,并在恒流充电阶段进行特征点辨识,记录辨识的特征点对应的SOC值An和安时积分值sn,充电结束时,记录结束后一段时间内的电压变化值,记录时长根据工程应用中实际情况而定;
进一步的,恒流充电过程中特征值辨识方法为:根据计算得到k时刻处每1%SOC变化的电压值ΔUk,当SOC在19%附近时,ΔUk-1<ΔUk且ΔUk>ΔUk+1,则k时刻处为D1点,当SOC在76%附近时,ΔUk-1<ΔUk且ΔUk>ΔUk+1,则k时刻处为D2点,当第一次出现ΔUk<U0时记录k时刻为D3点,在恒流充电阶段最后一次出现ΔUk<U0时记录k时刻为D4点;
在放电前,首先记录上一次充电结束后静置的时间,如果静置时间较长,即静置时间大于te,则利用放电前测量的电池端电压作为OCV值,如果静置时间较短,即静置时间小于te,则利用充电结束后存储的电压变化数据计算OCV值,再进行查表SOC=s(OCV,T),获得充电结束时SOC,在充电过程中,进行安时积分计算获得SOC;
在每次从充电开始到放电开始区间段内,由于充电起始和结束时的SOC的不确定性,最多可以获取6个特征点,当获取2个或以上特征点时,就可以根据容量的计算公式获得容量校准值,在多个循环过程中可以计算得到多个容量校准值,对校准值进行中值计算和均值计算后,对电池容量进行矫正。
本发明不仅局限于上述具体实施方式,本领域一般技术人员根据实施例和附图公开内容,可以采用其它多种具体实施方式实施本发明,因此,凡是采用本发明的设计结构和思路,做一些简单的变换或更改的设计,都落入本发明保护的范围。
Claims (2)
1.一种获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法,所述获取离线数据包括,首先确定n个测试温度点T1~Tn,在每个温度点下,分别进行容量测试循环充放电测试和开路电压测试,并记录和处理相应数据,具体步骤如下:(a)在恒温箱环境下以某恒定温度T,以Ia电流对蓄电池进行恒流恒压充电,充电截止电压为Ua,记录下充电容量,静置2h;以Ib电流对蓄电池进行恒流放电,放电截止电压为Ub,记录下放电容量静置2h;循环充、放电至相邻两次放电容量之差小于0.5%时,记录最后一次充电容量Sa和放电容量Sb,计算库仑系数k=Sb/Sa,记录最后一次充电中电池的电压Ue与充电电量s之间的对应数据Ue=f(s);(b)以1/50C倍率恒流对蓄电池充电至截止电压Ua,静置5h后,以1/50C倍率恒流对蓄电池放电至截止电压Ub,分别记录电压与电量的对应数据,分别作出充电电压Uc、放电电压Ud与SOC对应曲线Uc=vc(SOC)、Ud=vd(SOC);(c)改变恒温箱温度,重复步骤a和b,分别记录最后一次充电容量Sa、库仑系数k、恒流充电电压Ue与电量s曲线Ue=f(s)和充电电压Uc、放电电压Ud与SOC对应曲线Uc=vc(SOC)、Ud=vd(SOC);
将T1~Tn共n个温度点和相应蓄电池最后一次充电容量Sa的离散数据(T1,Sa1)、(T2,Sa2)、…、(Tn,San)进行曲线拟合得到S=p(T),并根据S=p(T)曲线上最大容量值S0和对应温度T0进而计算得到蓄电池容量S随温度T的变化比例r=p(T)/S0=w(T),将T1~Tn共n个温度点和库伦系数k的离散数据(T1,qa1)、(T2,qa2)、…、(Tn,qan)进行曲线拟合得到k=q(T);
通过测试已获得在T1~Tn共n个温度点下,最后一次充电电压Ue与充电电量s之间的对应曲线数据Ue=f(s),对每个温度下,将最后一次充电容量Sa作为电池容量,将充电时电压Ue与电量s的关系f转换为电压Ue与SOC的关系g,得到Ue=g(SOC),经过计算得到h=g’,即充电电压Ue关于SOC的斜率曲线ΔUe=h(SOC),获取该斜率曲线上与SOC对应的特征点D1-D4,其中第一转折点D1的确定方法为,在SOC为19%附近处,曲线的峰值点即为D1,记录对应的SOC值为A1;第二转折点D2的确定方法为,在SOC为76%附近处曲线的峰值点即为D2,记录对应的SOC值为A2,在曲线上作ΔUe=U0的直线,其中U0为设定值,与斜率曲线ΔUe=h(SOC)相交的两点,SOC较小的点为D3,记录对应的SOC值为A3,SOC较大的点为D4,记录对应的SOC值为A4;
通过测试已获得在T1~Tn共n个温度点下,蓄电池充电电压Uc、放电电压Ud与SOC对应曲线Uc=vc(SOC)、Ud=vd(SOC),对充、放电两条曲线取均值,获得OCV曲线,即:OCV=(vc(SOC)+vd(SOC))/2=v(SOC);在SOC为0~AC、AD~100%区间,对所有温度下对应的曲线OCV=v(SOC)进行曲面拟合,得到数据OCV=v(SOC,T),换算得到SOC=s(OCV,T),其中AC、AD为OCV电压平台的起始和结束处SOC;
根据实测温度,利用容量S关于温度T的关系S=p(T)以及库仑系数k关于温度T的关系k=q(T)对电池的容量和库仑系数进行矫正,当温度改变时,根据r=w(T)和k=q(T)查表更新当前电池容量和库仑系数;
进一步根据实测的电池温度,在电池以Ia电流进行恒流充电过程中,监测电池端电压,根据电压Ue关于SOC的斜率ΔUe=h(SOC)计算电池电压斜率,当发现监测电压斜率符合上述四个特征点D1-D4中的其中某一个的特征点时,根据离线的特征值来矫正当前时刻的SOC,即使得当前电池的SOC等于该时刻的特征值下的SOC。
2.根据权利要求1所述的获取离线数据来估算蓄电池联合状态的方法,其特征在于,当电池不处于充放电状态时,根据实测的电池温度,实测电池静置后的电压为OCV,代入SOC=s(OCV,T)查表获得静置时的SOC。
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Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7214993B2 (ja) * | 2018-06-29 | 2023-01-31 | 株式会社リコー | 蓄電システム |
CN109143081A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-04 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 一种电动汽车锂离子电池容量在线估算方法和装置 |
CN109632138B (zh) * | 2018-11-08 | 2020-08-28 | 江苏大学 | 基于充电电压曲线的电池内部温度在线预估方法 |
CN109633463A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-16 | 上海松岳电源科技有限公司 | 一种基于单体电池动力电池系统的soc评估方法 |
CN109515251B (zh) * | 2018-12-26 | 2021-07-23 | 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 | 一种混合动力用锂电池组均衡控制方法 |
CN109649217B (zh) * | 2019-01-16 | 2021-01-26 | 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 | 一种电动汽车补充电式锂电池组均衡装置的控制方法 |
CN110308405B (zh) * | 2019-07-26 | 2021-05-04 | 四川嘉垭汽车科技有限公司 | 不同环境温度下锂离子电池荷电状态及健康状态估计方法 |
US11592493B2 (en) * | 2020-01-15 | 2023-02-28 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for battery capacity estimation using voltage slope capacity and dynamic anchors |
CN112952945A (zh) * | 2021-02-27 | 2021-06-11 | 武汉中原长江科技发展有限公司 | 一种以电池间soc之差为指标的均衡方法 |
CN113687252B (zh) * | 2021-09-16 | 2023-12-29 | 广东力科新能源有限公司 | 一种电池容量的测量方法 |
CN114264998A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-01 | 傲普(上海)新能源有限公司 | 一种利用ocv-soc曲线矫正soc的方法 |
CN114371408B (zh) * | 2022-01-26 | 2023-06-20 | 上海玫克生储能科技有限公司 | 电池荷电状态的估算方法、充电曲线的提取方法及装置 |
CN116754961B (zh) * | 2023-07-07 | 2024-01-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 开路电压估计方法、系统及存储介质 |
CN118465553A (zh) * | 2024-04-30 | 2024-08-09 | 中国长江三峡集团有限公司 | 钠离子电池的荷电状态估算方法、装置、设备及介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102253343A (zh) * | 2011-04-21 | 2011-11-23 | 北京世纪瑞尔技术股份有限公司 | 一种蓄电池的健康度与荷电状态的估算方法 |
CN102445663A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-05-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种电动汽车电池健康状态估算的方法 |
CN102831100A (zh) * | 2012-07-18 | 2012-12-19 | 深圳职业技术学院 | 电池荷电状态估算方法及装置 |
CN103217651A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-24 | 中国科学院广州能源研究所 | 一种蓄电池荷电状态的估算方法和系统 |
CN105093128A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 山东智洋电气股份有限公司 | 基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池荷电状态估算方法 |
CN105116343A (zh) * | 2015-08-24 | 2015-12-02 | 桂林电子科技大学 | 最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统 |
CN106443471A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-22 | 首都师范大学 | 锂离子电池soc估计方法及其硬件实现 |
CN106443461A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-02-22 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 电池储能系统状态评估方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10705147B2 (en) * | 2015-12-17 | 2020-07-07 | Rohm Co., Ltd. | Remaining capacity detection circuit of rechargeable battery, electronic apparatus using the same, automobile, and detecting method for state of charge |
-
2017
- 2017-12-13 CN CN201711329175.7A patent/CN107843852B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102253343A (zh) * | 2011-04-21 | 2011-11-23 | 北京世纪瑞尔技术股份有限公司 | 一种蓄电池的健康度与荷电状态的估算方法 |
CN102445663A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-05-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种电动汽车电池健康状态估算的方法 |
CN102831100A (zh) * | 2012-07-18 | 2012-12-19 | 深圳职业技术学院 | 电池荷电状态估算方法及装置 |
CN103217651A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-24 | 中国科学院广州能源研究所 | 一种蓄电池荷电状态的估算方法和系统 |
CN105116343A (zh) * | 2015-08-24 | 2015-12-02 | 桂林电子科技大学 | 最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统 |
CN105093128A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 山东智洋电气股份有限公司 | 基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池荷电状态估算方法 |
CN106443461A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-02-22 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 电池储能系统状态评估方法 |
CN106443471A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-22 | 首都师范大学 | 锂离子电池soc估计方法及其硬件实现 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于改进PNGV模型的动力锂电池SOC精确估计;邓磊;《电源技术》;20171031;第41卷(第10期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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