一种soc-soh联合在线实时估计和在线修正方法,包括如下步骤: (s100)在线估计电池的荷电状态soc:利用adc信号采集模块从充放电预估计模块采集已充或已放的荷电总量c,然后在利用adc信号采集模块采集电池组的三元组信号θ={uload,i,t},然后根据锂电池等效电路模型及其对应参数和利用θ重建电池当前的状态h,并根据θ和h...
本发明公开了一种多时间尺度锂电池SOC与SOH联合估计方法,该方法主要包括以下步骤:搭建电池测试平台;权衡等效电路模型的复杂度和精确度,选择二阶RC等效电路模型并建立状态空间方程;进行锂离子电池基本性能与动态工况测试;宏观时间尺度下,用无迹卡尔曼滤波算法估算锂电池内部参数和SOH;当锂电池电池模型的参数进行更新后,...
针对蓄电池荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)在线准确测量的难题,提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的蓄电池SOC与SOH联合在线估算方法.该方法利用LSTM的动态逼近与长时间记忆能力,以电池端电压,电流及温度的时间序列数据,将阶段SOH均值引入SOC的估算中实现联合估算.采用NASA开放实验数据测试,基于LSTM网络的联合模型相比于...
1.一种多时间尺度锂电池soc与soh联合估计方法,其特征在于,其步骤为: 2.根据权利要求1所述的一种多时间尺度锂电池soc与soh联合估计方法,其特征在于:步骤2选择二阶rc等效电路模型,并建立该二阶rc等效电路模型离散形式的状态空间方程。 3.根据权利要求2所述的一种多时间尺度锂电池soc与soh联合估计方法,其特征在于:...
本发明涉及电池控制,具体是指一种针对电网储能锂电池的soc和soh联合估计方法及装置。 背景技术: 1、采用h∞滤波算法估算soc是bms业界比较先进的一种方法,面对处理建模错误和噪声不确定性等问题有着更高的估算精度,但在h∞滤波算法中使用开路电压(ocv)与soc之间的拟合方程作为算法的输出矩阵,这种方法往往会出现过拟合...
1、本发明目的是解决上述技术问题,提供一种soc和soh联合估计方法。 2、为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现; 3、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:本发明所述的一种soc和soh联合估计方法,具体包括以下步骤: 4、步骤一、采集某款纯电动汽车一段时间内行驶数据、总结出市区、郊区、高速三种典型工...
本发明适用于锂离子电池技术领域,提供了一种锂离子电池的SOC与SOH联合估计方法、装置及终端设备,方法包括:获取特定SOC下,锂离子电池的开路电压和SOH的多项式关系表达式,根据第一预设算法实时获取锂离子电池的欧姆电阻、极化内阻、极化电容及开路电压,根据第二预设算法对锂离子电池的欧姆内阻、极化内阻、极化电容、端电压及...
锂离子电池的SOC与SOH联合估计方法、装置及终端设备专利信息由爱企查专利频道提供,锂离子电池的SOC与SOH联合估计方法、装置及终端设备说明:本发明适用于锂离子电池技术领域,提供了一种锂离子电池的SOC与SOH联合估计方法、装置及终端设...专利查询请上爱企查
1.储能电站蓄电池SOC在线最优估计2.基于工况特性的电动汽车蓄电池组SOC与SOH在线智能识别与评价方法研究3.车载铅酸蓄电池SOC和SOH的在线估算4.城轨车用复合动力储能系统蓄电池SOC和SOH估计5.基于LSTM的锂电池储能装置SOC与SOH联合预测 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
电池SOC的估计精度更高.采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估算蓄电池的最大可用容量,进而获得SOH估计值.针对最大可用容量准确性影响蓄电池SOC与SOH估计精度的问题,提出基于MI-AUKF+EKF的联合估计算法,同时估计铅酸蓄电池的SOC和最大可用容量.在MATLAB软件中利用脉冲放电实验数据和UDDS工况实验数据对联合估计算法的SOC估计...