采用递推最小二乘法识别参数,在电池SOH 的基础上对标称模型的性能退化进行量化,一个时间尺度的观测器用于实时估算电池SOC,另一个用于离线估算SOH,量化模型精度退化确定SOH 观测器的时间尺度,SOC 与SOH 的估算结果通过大量的测试数据来验证,进而完成了SOC 和SOH 进行联合估计,降低了计算复杂度,提高了估算精度;(2)基于卡
Vekf(1)=Uoc(1)+C*Xekf-Cur(1)*Pa_ekf(1);%估计得到的端电压值 counter=0; %计数 j=1; legend('真实值','估计值-DEKF'); ylabel('SOC','Fontsize', 16) xlabel('时间(s)', 'Fontsize', 16) V_error=Vot-Vekf'; SOC_error=RSOC-Xekf(3,:)'; SOC_error_mean=mean(abs(SOC_error)...
针对电池SOC与SOH估计结果相互影响,单独估计准确度不高的问题,该文提出了一种基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法。通过构建考虑老化和SOC的电池二阶RC等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法,在不同SOC和SOH的情况下,对电池的参数进行在线辨识,实现电池参数在线辨识与电池SOC和SOH估计的...
摘要基于锂电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的耦合关系,设计了SOC-SOH联合估计系统。首先,构建锂电池等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,进行锂电池SOC估计;其次,建立锂电池分数阶模型,设计模糊控制器辨识分数阶模型参数,基于分数阶模型参数和电池充电工况确立健康因子,引入麻雀搜索算法(SSA)改进反向传播神...
锂电池荷电状态和健康状态的联合估计方法 | 对于电池管理系统,锂电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是体现系统运行特性的关键状态变量。荷电状态定义为电池当前电荷量与最大容量之比,反映了电池当前电荷量的存储状态;健康状态通常由当前最大容量或内阻来定义,反映电池全生命周期尺度下的老化状态。
1.一种软包锂离子电池soc和soh联合估计方法,其特征在于,包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的软包锂离子电池soc和soh联合估计方法,其特征在于,基于所述长循环实验获取电池运行参数构建soh估计输入数据集和soc估计输入数据集的过程包括: 3.根据权利要求2所述的软包锂离子电池soc和soh联合估计方法,其特征在于,所述机电...
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...
电池SOH、SOC和RUL的联合估计方法(57)摘要本发明涉及一种锂离子电池SOH、SOC和RUL的联合估计方法,提取健康特征HF,将循环的HF序列和SOH衰减序列分别作为输入和输出,建立最小二乘支持向量机LSSVM电池衰减模型估计SOH;用等效电路模型拟合该充电电压段,识别阻容参数,形成状态方程和观测方程,估计该循环放电阶段的SOC,在第...
曼滤波联合估计锂电池SOC和SOH的方法(57)摘要本发明公开了一种基于分数阶多新息双无迹卡尔曼滤波联合估计锂电池SOC和SOH的方法,首先建立分数阶二阶RC等效电路模型,提高了端电压估计的准确性,并利用遗传算法辨识得到分数阶模型的参数;基于分数阶模型,提出了多新息双无迹卡尔曼滤波器估计动力电池的剩余电量和健康状态,...
本申请公开了一种锂离子电池的SOC和SOH联合估计方法及装置,通过基于锂电池在当前时刻的电流数据、在上一时刻的SOC值和SOH值,确定锂电池在当前时刻的先验SOC估计值;基于先验SOC估计值,结合锂电池等效电路模型的模型参数与SOC值和SOH值之间的函数关系,确定锂电池等效电路模型的输出电压;利用输出电压与锂电池的测量电压...