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SOC算法局限性研究总结PPT课件.pptx
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SOC
算法
1
常用的
SOC
算法:安时法、电压法、内阻法、神经网络法和卡尔曼滤波法等。
2
安时法将电池看作黑箱,不关心电池内部的结构,算法简单易行,被广泛应
用,但是它会产生累积误差且无法消除;
3
电压法和内阻法是根据电池电压电压法和内阻法是根据电池电压和内阻与
SOC
的固定函数关系来对
SOC
进行估计,也得到了广泛应用;
4
神经网络法和卡尔曼滤波法是最近几年才应用于
SOC
估计中的智能算法,原
理较为复杂,实现起来有一定难度。
第
1
页
/
共
23
页
SOC
算法总结
SOC
估计算法
优点
缺点
适用场合
卡尔曼滤波法
不仅能获得
SOC
的估计值,还能得
到估计误差
能力要求高
适用各种电池,
尤其适合电流波
动大的动力汽车
的
SOC
估计
开路电压法
简单易行,精度较
高
电池组需静止较长
时间达稳定状态,
克服自恢复效应,
很难确定达稳状时
间。
只适应电动汽车
停车检测,不满
足在线检测要求
内阻法
电池放电后期具有
较高精度和较好适
应性
电池单体内阻检测
较困难,放电初期
内阻变化不大,增
加测量难度
适应于放电后期
SOC
估计,可以
安时法组合利用
负载电压法
可在线估计
SOC,
恒流放电效果好
不适应变电流或剧
烈波动的放电工况
很少应用到实车,
常用来作为充放
电截止依据
第
2
页
/
共
23
页
SOC
算法总结
SOC
估计算法
优点
缺点
适用场合
线性模型法
对测量误差和错误
的初始条件有很多
的鲁棒性
适应范围不广
适用低电
流,
SOC
缓慢
变化的情况
AH
计量法法
只要能精确测量放
电电流,且有足够
的估计起始点查询,
那么是一种简单且
可靠的方法
因电流精度导致累
计误差,要考虑充
放电效率,放电倍
率,在高温,电流
波动误差很大
只适应所有电动
汽车电池
人工神经网络
快速方便,具有较
高精度,可以现场
工矿确定电池
SOC
需要大量参考数据
进行训练,估计方
法受训练数据和方
法影响很大
适用各种电池
放电实验法
具有可靠,精度高
的优点
需要较长时间,测
量时电池必须处于
脱机状态
电池的检修和维
护
动态逼近法
简单
精度一般
精度不高的场合
第
3
页
/
共
23
页
开路法存在的问题
1.
由于不同充放电比率时电池组的电压不一致,因此对
电流波动比较大的场合,
这种方式的计量将失去意义。
2
不同时期电池组的内阻大小不一样,测量方式的测量精度很低。
3
对单体电池的估计要优于电池组,单体电池不均衡,会导致电池组的
容
量低
时电压会很高。
第
4
页
/
共
23
页
容
量积
分
法存在问题
1
不同放电比率状态
下
以
Qm
的值不同。
2
电池的自放电与存放时间和温度有很大关系
3
多
次循环之
后会
出
现一
些
误差积累
4
使
用一
段
时间后,
已知
SOC
和测量
SOC
来
计算误差
纠正
因
子
。但
仍
存在问
题
第
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