融合算法:目前融合算法包括简单修正、加权、卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波(EKF)、滑模变结构等。简单修正的融合算法主要包括开路电压修正、满电修正的安时积分法等。对于纯电动车电池,山西BMS电池管理系统公司,工况较为简单,车辆运行时除了少量制动回馈充电外主要处于放电态,山西BMS电池管理系统公司,站上充电时电池处于充电态,山西BMS电池管理系统公司,开路电压的滞回效应比较容易估计;电池容量大,安时积分的误差相对较小;充满电的机率大,因此,采用开路电压标定初值和满电修正的安时积分方法可以满足纯电动车电池SOC 的估计精度要求。电池管理系统能检测收集并初步计算电池实时状态参数。山西BMS电池管理系统公司
剩余能量(RE)或能量状态(SOE)是电动汽车剩余里程估计的基础,与百分数的SOE 相比,RE 在实际的车辆续驶里程估计中的应用更为直观。在电动汽车使用过程中,电池的剩余能量(RE)是指以某一工况行驶时,从当前时刻直至电池放电截止过程中,电池累计提供的能量。RE 可以由电池端电压Ut与相应的累积放电容量Qcum组成的坐标系上的面积表示。当前时刻t 的电池端电压为Ut(t),放电截止时刻记为tlim,对应的端电压为电池允许的至低放电电压Ut(tlim)。当前时刻的荷电状态为SOC(t),已累积的放电容量为Qcum(t)。放电截止时刻tlim 对应的SOC 和累积容量分别记为SOClim和Qcum(tlim)。图中,端电压变化表示为绿色曲线,曲线下围成的(绿色斜线)面积对应电池当前时刻在此种工况下的剩余能量RE(t)。北京BMS电池管理监控系统功能介绍关于锂电池应用较多、影响范围较普遍的国际标准有4个。
健康状态是指电池当前的性能与正常设计指标的偏离程度。电池老化是电池正常的性能衰减,不能完全表示其健康状态。而目前多数SOH 的定义只限于电池老化的范畴,没有真正涉及电池的健康状况(如健康、亚健康、轻微问题、严重问题等),因此目前的算法应该称为寿命状态。耐久性是当前业界研究热点,表征电池寿命的主要参数是容量和内阻。一般地,能量型电池的性能衰减用容量衰减表征,功率型电池性能衰减用电阻变化表征。为了估计电池的衰减性能,首先要了解电池的衰减机理。
SOC(State of Charge),可用电量占据电池较大可用容量的比例,通常以百分比表示,100%表示完全充电,0%表示完全放电。这是针对单个电池的定义,对于电池模块(或电池组,由于电池组由多个模块组成,因此从模块SOC计算电池组的SOC就像电池电池单体SOC估计模块SOC一样),情况有一点复杂。在SOC估计方法的之后一节讨论。目前,对SOC 的研究已经基本成熟,SOC 算法主要分为两大类,一类为单一SOC 算法,另一类为多种单一SOC 算法的融合算法。单一SOC 算法包括安时积分法、开路电压法、基于电池模型估计的开路电压法、其他基于电池性能的SOC估计法等。融合算法包括简单的修正、加权、卡尔曼滤波(或扩展卡尔曼滤波)以及滑模变结构方法等。电池管理系统(BMS)产品设计方案被国外厂商垄断。
经测算,针对三元锂电池,常温状态下单体电池SOC 估算偏差可达较大2%,平均估算偏差1%。同时针对电池单体间的不一致性,使用基于剩余充电电量一致等均衡策略,较大程度的挥电池的较大能效。电池内短路的快速识别:电池内短路是较复杂、较难确定的热失控诱因,是目前电池安全领域的国际难题,可导致灾难性后果。电池内短路无法从根本上杜绝,目前一般是通过长时间(2 周以上)的搁置观察以期早期发现问题。在电池的内短路识别方面,拥有10 余项世界范围内率先的**及专利许可。利用对称环形电路拓扑结构(SLCT)及相关算法,可以在极短时间内(5 分钟内)对多节电池单体进行批量内短路检测,能够识别出0~100kΩ量级的内短路并准确估算内短阻值。这种方法可明显降低电芯生产企业或模组组装厂家的运营成本,提高电池生产及使用过程的安全性。BMS为新能源车辆的使用安全提供保障。电动汽车BMS电池管理系统主要功能
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一维模型中只考虑电池在一个方向的温度分布,在其他方向视为均匀。二维模型考虑电池在两个方向的温度分布,对圆柱形电池来说,轴向及径向的温度分布即可反映电池内部的温度场。二维模型一般用于薄片电池的温度分析。三维模型可以完全反映方形电池内部的温度场,仿真精度较高,因而研究较多。但三维模型的计算量大,无法应用于实时温度估计,只能用于在实验室中进行温度场仿真。为了让三维模型的计算结果实时应用,研究人员利用三维模型的温度场计算结果,将电池产热功率和内外温差的关系用传递函数表达,通过产热功率和电池表面温度估计电池内部的温度,具有在BMS中应用的潜力。山西BMS电池管理系统公司
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