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磷酸铁锂电池的参数辨识及SOC估算胡泽军;叶明;李鑫;龙懿涛【摘要】运用Digatron对电池做充放电实验,建立Thevenin等效电池模型,根据混合功率脉冲实验分析电池在充放电停止时的电压回弹特性,用最小二乘法辨识电池参数.本文基于此参数提出运用安时法估算电池的荷电状态,用扩展卡尔曼算法对安时法进行修正,实现安时-扩展卡尔曼联合估算SOC,解决了采用安时法估算SOC 时误差越来越大的问题,降低了传统扩展卡尔曼算法运行的时间复杂度,提高了实时性,便于实际应用.实验和仿真结果显示,该方法具有较高的SOC估算精度.【期刊名称】《黑龙江大学自然科学学报》【年(卷),期】2019(036)003【总页数】9页(P344-352)【关键词】最小二乘法;辨识参数;安时法;扩展卡尔曼;荷电状态【作者】胡泽军;叶明;李鑫;龙懿涛【作者单位】重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054;重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054;重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054;重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】Q939.970 引言磷酸铁锂电池是电动汽车最关键部件之一，对整车的动力性、经济性、环保性以及安全性都具有相当重要的影响。
磷酸铁锂电池在实际工作中会受到温度、循环使用次数、放电深度、放电倍率、容量衰减、电池老化等众多因素的影响。
对动力锂电池的各种状态参数准确辨识是电池系统安全、可靠运行的必要条件，而实现这些功能的前提是精确地辨识电池参数并建立高精度的电池模型，这也是电池管理系统(BMS)亟待解决的关键技术[1]。
磷酸铁锂动力电池的端电压、电流、温度等参数可以通过传感器直接测量得到，但是动力电池的开路电压、内阻、荷电状态(SOC)等是时刻在变化着的，不能直接测量，必须通过实验预先测出相关参数或者相关参数与荷电状态(SOC)的关系，这就是动力电池的参数辨识。
基于FFRLS和EKF算法的磷酸铁锂电池SOC估算研究李心成;邱联奎;常亮;王永胜【摘要】准确估计荷电状态是磷酸铁锂电池安全工作和电动汽车正常使用的基础,以混合的简化电化学模型为基础,使用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行辨识;对安时积分法进行参数修正,降低了充放电倍率,温度等因素的影响,并对扩展卡尔曼滤波(EKF)进行改进,使得观测值的修正能力提高;以参数修正过的按时积分法的方程为状态方程,结合开路电压法,利用改进过的EKF进行SOC的估计;与安时积分法相比,SOC的估算效果提高了不少,使估算偏差保持在3％以内.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2019(027)001【总页数】5页(P205-208,258)【关键词】磷酸铁锂电池;荷电状态;最小二乘法;扩展卡尔曼滤波【作者】李心成;邱联奎;常亮;王永胜【作者单位】河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471000;河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471000;国网平高集团,河南平顶山 467000;河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471000【正文语种】中文【中图分类】TM9120 引言随着工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，能源使用得越来越多，而且燃油汽车数量也不断增多，能源危机和环境问题随之而来，电动汽车对缓解能源危机，减少环境污染有较大优势。
电池作为电动汽车的动力来源，其荷电状态(state of charge，SOC)是电池管理系统(battery management system，BMS)的重要参数[1]。
SOC的准确估计对保证电动汽车的安全使用有重要的意义[2]。
SOC估算的传统方法有电流积分法，开路电压法，内阻法等[3]。
电流积分法使用方便，不过在电流精度不高时容易造成累计误差[4]。
开路电压法需要充放电结束静置一段时间后才能获得较准确的值，不适用于电动汽车行驶过程中[5]。
内阻法是根据内阻来进行估算，不过内阻受温度，充放电倍率影响较大而使估算效果变差[6]。
10.16638/ki.1671-7988.2019.08.011动力电池荷电状态（SOC）估算方法综述胡耘（长安大学，陕西西安710064）摘要：在动力电池管理系统(BMS)中动力电池SOC评估是最为重要的作用之一。
系统中的大多数功能都依赖于动力电池SOC评估的结果。
所以准确估算动力电池SOC，有利于保护电池，防止电池过充或过放，提高电池的寿命，达到节约能源的目的。
文章通过对SOC评估的当前各种方法的分类综述，并介绍了最新的研究成果，提出了SOC 未来的发展方向。
关键词：动力电池；电池管理系统；SOC估算中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)08-36-03Summary of methods for state of charge estimation of power batteriesHu Yun( Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710064 )Abstract: Power battery SOC evaluation is one of the most important roles in the Power Battery Management System (BMS). Most of the functions in the system depend on the results of the power battery SOC evaluation. Therefore, accurate estimation of the power battery SOC is conducive to protecting the battery, preventing overcharging or overdischarging of the battery, improving the life of the battery, and achieving energy conservation. This paper summarizes the current classification of various methods of SOC assessment, and introduces the latest research results, and proposes the future development direction of SOC.Keywords: power battery; battery management system; SOC estimationCLC NO.: U469.72 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)08-36-031 SOC的定义与分类我们将电池的荷电状态，称为SOC，指电池中剩余电荷的可用状态，用百分数表示。
基于OCV-SOC曲线簇的磷酸铁锂电池SOC估算研究郭宝甫;张鹏;王卫星;王法宁【摘要】通过对3.2 V/72 Ah能量型磷酸铁锂电池进行充放电试验,研究不同充放电倍率下的开路电压(OCV)与荷电状态(SOC)的关系.根据磷酸铁锂电池在静置状态下的电压滞回特性,构建了不同静置时间下的OCV-SOC曲线簇,并利用傅里叶高阶拟合和差值法建立电池OCV-SOC不同静置时间下的校正数据表,该数据表将对提高电池管理系统SOC估算精度具有较强的可行性和实用性.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2019(043)007【总页数】5页(P1125-1128,1139)【关键词】磷酸铁锂电池;开路电压;荷电状态;OCV-SOC曲线簇【作者】郭宝甫;张鹏;王卫星;王法宁【作者单位】许继集团有限公司,河南许昌461000;许继集团有限公司,河南许昌461000;许继集团有限公司,河南许昌461000;许继集团有限公司,河南许昌461000【正文语种】中文【中图分类】TM912.9在电化学储能电站中，电池的荷电状态(SOC)是储能电站的一个重要指标，即电池在一定充放电倍率下，剩余容量与相同条件下额定容量的比值。
电化学储能电站中的电池管理系统根据电池的SOC进行指令控制，以便对电池进行管理。
在一定温度下，电池的荷电状态与开路电压(OCV)呈现一一对应的关系。
电池的OCV-SOC 曲线是锂电池一条重要的基础曲线，主要用于开路电压估算电池的荷电状态中，即通过测量开路电压来校正电池的剩余电量，以消除电池的累计误差，提高电池的SOC估算精度。
目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法，由于安时计量法长时间运行存在累计误差，随着使用时间的增加，累计误差会增大。
文献[2]研究了影响安时计量法估算SOC精度的各种因素，研究结果表明，初始SOC的校正对于提高安时计量法的精度具有重要意义。
文献[3]研究了如何通过卡尔曼滤波法获得准确的电池模型，从而得到电池的实时开路电压，再通过OCV-SOC曲线估算电池的SOC。
锂电池等效电路建模与荷电状态估计1. 引言1.1 概述锂电池是目前应用广泛的一种高能量密度的电池技术，被广泛应用于移动设备、电动汽车和储能系统等领域。
在实际应用中，了解锂电池的荷电状态（State of Charge，SOC）对于实现其可靠控制和管理至关重要。
然而，由于锂电池本身特性的复杂性以及工作环境的影响，精确地估计锂电池的荷电状态仍然是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了多种方法，并且其中基于等效电路模型的荷电状态估计方法成为了主流。
该方法通过建立锂电池的等效电路模型来描述其内部特性，并利用测量得到的电压和电流数据进行参数估计，从而达到荷电状态估计的目的。
1.2 文章结构本文将会介绍锂电池等效电路建模与荷电状态估计这一研究领域的相关内容。
首先，在第2节中我们将详细讨论锂电池等效电路建模方法，包括概述不同类型的等效电路模型以及分析电压和电流之间的关系。
接着，在第3节中我们将介绍荷电状态估计技术的重要性，并详细探讨基于等效电路模型的荷电状态估计方法以及其他一些常用的估计方法。
在第4节中，我们将进行实验设计和数据采集，并对锂电池等效电路建模结果进行验证和优化分析，并比较评估不同荷电状态估计方法的结果。
最后，在第5节中，我们将总结本文的主要研究成果，并对未来的研究方向和拓展进行展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍锂电池等效电路建模与荷电状态估计这一领域的相关研究进展，为进一步提高锂电池荷电状态估计精度提供参考。
通过对该领域已有研究成果的总结和归纳，可以帮助读者更好地理解锂电池等效电路建模方法、荷电状态估计技术以及它们在实际应用中的潜力和局限性。
同时，本文也可以为相关研究人员提供一个全面而系统的视角，从而为他们开展新的研究工作提供启示和指导。
2. 锂电池等效电路建模2.1 等效电路模型概述在研究锂电池行为和性能时，建立一个准确的等效电路模型是非常重要的。
等效电路模型可以帮助我们理解锂电池内部的物理过程，并预测其在不同负载条件下的响应。
锂离子电池参数辨识及荷电状态的估算刘志聪;张彦会【期刊名称】《储能科学与技术》【年(卷),期】2022(11)11【摘要】实现对锂电池的荷电状态(state ofcharge,SOC)的准确估算对电动汽车电池管理系统具有重要意义。
采用了二阶RC等效电路模型对电池进行精确建模,并分别利用离线参数辨识和带遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识方法对等效电路中的参数进行辨识,在确保模型精度满足要求后,利用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法来实现对电池SOC的准确估算。
以美国联邦城市运行工况(federal urbandriving schedule,FUDS)和城市道路循环工况(urban dynamometerdrivingschedule,UDDS)进行仿真实验,并将实验中标准SOC值与离线辨识和在线辨识的SOC估计值进行对比分析。
实验结果表明,在FUDS工况和UDDS工况下利用EKF算法估算SOC的平均误差都在2.5%以下,且在线参数辨识模型比离线参数辨识模型的平均误差分别降低了0.7%和0.9%。
证明了EKF算法能实现对电池SOC的准确估算,且在线参数辨识方法下的电池模型具有更高的估算精度。
【总页数】10页(P3613-3622)【作者】刘志聪;张彦会【作者单位】广西科技大学机械与汽车工程学院【正文语种】中文【中图分类】TM911【相关文献】1.锂离子电池模型参数和荷电状态联合估算算法2.锂离子电池模型参数和荷电状态联合估算算法3.电动汽车锂离子电池模型参数辨识和荷电状态估算4.车用锂离子电池荷电状态参数辨识的建模仿真5.锂离子电池模型参数辨识与荷电状态估算因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
磷酸铁锂电池荷电状态估计方法的研究一、本文概述随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，可再生能源和电动汽车的发展受到了广泛关注。
磷酸铁锂电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、储能电站等领域得到了广泛应用。
然而，磷酸铁锂电池的性能和安全性在很大程度上取决于其荷电状态（State of Charge，SOC）的准确估计。
因此，研究磷酸铁锂电池的荷电状态估计方法对于提高电池性能、保障电池安全以及推动电动汽车和可再生能源的持续发展具有重要意义。
本文旨在探讨磷酸铁锂电池荷电状态估计方法的研究现状与发展趋势，分析现有方法的优缺点，并在此基础上提出一种新的荷电状态估计方法。
本文首先介绍了磷酸铁锂电池的基本原理和特性，然后重点综述了目前常用的荷电状态估计方法，包括安时积分法、开路电压法、内阻法等。
随后，本文分析了这些方法在实际应用中的局限性和挑战，并提出了一种基于多信息融合的荷电状态估计方法，以提高估计精度和鲁棒性。
本文对所提出的新方法进行了实验验证，并与现有方法进行了比较和分析。
通过本文的研究，旨在为磷酸铁锂电池荷电状态估计提供一种新的思路和方法，推动相关领域的技术进步和应用发展。
本文也为从事电池管理系统研发、电动汽车和可再生能源领域的研究人员和技术人员提供了一定的参考和借鉴。
二、磷酸铁锂电池特性分析磷酸铁锂电池（LFP，Lithium Iron Phosphate Battery）是一种广泛应用于电动汽车、储能系统等领域的重要电池技术。
其独特的化学性质使得磷酸铁锂电池在安全性、寿命、成本等方面具有显著优势。
以下是对磷酸铁锂电池特性的深入分析。
安全性：磷酸铁锂电池的热稳定性高，即使在高温或过充状态下，也不会产生易燃易爆的气体。
其结构稳定，不易发生形变，从而降低了电池内部短路的风险。
能量密度：虽然磷酸铁锂电池的能量密度相较于一些其他类型的锂电池较低，但其能量密度仍然足够满足大多数应用的需求。
随着技术的进步，磷酸铁锂电池的能量密度也在不断提高。
电动汽车电池SOC的估计王建南;张奎;荀锦锦【摘要】为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较. MATLA仿真结果表明, UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值.%In order to solve the problem of inaccurate estimation of the state of electric (SOC) for electric vehicle batteries, the most commonly used lithium iron phosphate battery was used as the research object , the second-order RC equivalent circuit was used as the battery model , and the model parameters were identified on -line. Kalman filter (UKF) algorithm was taken to estimate the SOC which was compared with the SOC obtained by the AH method in the ideal state .The results of MATLA simulation show that the results obtained by the UKF algo-rithm were similar to those by the AH method , which shows that the UKF algorithm has a high accuracy and high accuracy in the estimation of SOC .【期刊名称】《安徽理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(038)002【总页数】6页(P22-27)【关键词】电池SOC;电池模型;参数识别;UKF算法;AH法【作者】王建南;张奎;荀锦锦【作者单位】安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TM912电池SOC的估算是电池管理系统(Battery Management System，BMS)的核心，也是当前研究的热点和难点。
