電池SOC
關注創建者：匿名 創建時間：2021-08-27
電池SOC的視頻教程
1-62基于matlab的鋰電池的模型構建、參數識別和驗證、SoC估計，Simulink采用擴展卡爾曼濾波器（EKF）
基于matlab的鋰電池的模型構建、參數識別和驗證、SoC估計，Simulink采用擴展卡爾曼濾波器（EKF），m腳本采用（EKF和(無跡卡爾曼濾波)UKF）。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-87基于matlab的雙卡爾曼濾波算法
第一步使用了卡爾曼濾波算法，用電池電壓來修正SOC，然后將修正后的SOC作為第二個卡爾曼濾波算法的輸入，對安時積分法得到的SOC進行修正，最終得到雙卡爾曼濾波算法SOC估計值。結合EKF算法和安時積分法的優點，能夠得到更穩定、更精確的估計結果。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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電池SOC的實例教程
的縮寫，電池的SoC對于電池的管理十分重要，可以指導電池的充放電，防止發生過充過放，延緩電池的衰降。
來源： 電力MATLAB
用自適應卡爾曼濾波方法，基于鋰離子動力電池等效電路模型，在未知干擾噪聲環境下，在線估計電動汽車鋰離子動力電池荷電狀態（SOC）。
相比于其它電池模型，等效電路模型可以更直觀地表現輸入與輸出，即電流與電壓間的關系，易于用數學解析式表達，便于電池分析及模型參數辨識。
采用基本卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波方法估計電池SOC時，?一般假定噪聲為零均值白噪聲，且噪聲方差已知。在噪聲確定的情況下，基本卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波方法的估計效果很好，但實際上白噪聲不存在。
此燃料電池車工作狀態有如下幾種工況：
◆汽車起步:由于燃料電池從啟動到對外做功，需要一些必要的準備，這時由動力電池給燃料電池系統提供啟動電源；車輛純電行駛，同時當動力蓄電池SOC較高時，純電動行駛。
◆輕載工況：若蓄電池SOC過低時，則燃料電池必須啟動，燃料電池單獨提供能量驅動車輛行駛同時給蓄電池充電。此時燃料電池的輸出功率等于負載功率和動力電池充電功率之和。若蓄電池SOC在正常范圍，則盡量讓燃料電池工作在高效點，不足和多余部分由蓄電池補充或吸收。
◆重載工況：燃料電池高效工作點的輸出功率無法滿足整車動力性要求，這時必須請求增大燃料電池的功率輸出來跟隨功率變化。
只要蓄電池SOC沒有達到上限，燃料電池除了滿足需求功率，還要給蓄電池充電。當蓄電池SOC低于下限時，燃料電池工作在最大功率點附近，給蓄電池供電，以保護蓄電池。
蓄電池SOC在正常范圍時，燃料電池則在提供需求功率的同時以恒定功率給它充電。如果燃料電池峰值功率無法滿足功率需求，則讓蓄電池補充燃料電池峰值功率的不足。這時，蓄電池起到了覆蓋功率波動，提高峰值功率和改善瞬態輸出特性的作用。
◆汽車制動:要求動力電池盡量吸收全部的再生回饋電能，不考慮再生制動對制動性能及車輛穩定性的影響。只有當再生制動已達到最大制動能力但還不能滿足制動要求時，機械制動才起作用。
◆怠速充電：當車輛怠速時，如果動力電池SOC過低，則用燃料電池給動力電池充電。在燃料電池系統工作時，其輸出功率一般不宜太大或太小，以保證燃料電池系統在高效率區工作，同時，燃料電池系統輸出功率的變化速率也不宜太大。
4整車控制策略的試驗驗證
為驗證所設計的控制策略的正確性，將其進行實車驗證，如圖3。
展開 電池荷電狀態 SOC
電池管理系統中的電池 SOC 至關重要，它是衡量電池的重要性能指標。通過動力電池 SOC 進行準確的估計，可以有利于提高電池組的安全性 / 整車性能 / 防止過充過放 / 延長使用壽命。
電池 SOC 估算策略
目前常用的純電動汽車動力鋰離子電池 SOC 常用卡爾曼濾波法
對其電量估算。
卡爾曼濾波法
卡爾曼濾波算法
的基本思想是分別建立有效信號與高斯白噪聲的狀態空間模型，利用現時刻的觀測值和前一時刻的估計值，來更新對所需狀態變量的估計。卡爾曼濾波法估算電池荷電狀態 SOC 時，將 SOC 參數看做是電池內部的狀態變量，基于遞推算法
實現其最小均方差值的估算。該方法在理論上對于 SOC 初始值存在較好的修正能力，且能保持較高的精確度，但不足之處在于過于依賴電池模型的準確性，此外卡爾曼濾波算法計算量較大，對處理器的性能有一定要求
電池SOC 的因素因素
鋰電池的實際容量會受到環境溫度、放電電流（放電倍率）、自放電及電池老化等因素的影響，在估算動力電池的 SOC 時，這些因素必須考慮到，才能得到更為精確的估算結果。
1）溫度：溫度對電池性能的影響非常大。當溫度較高時正負電極材料活性高，電解液電遷移率很大，其有利于化學反應的發生，電化學反應速率
快，使電池能釋放出更多的電量，當然溫度過高時鋰電池易起火或是爆炸，會造成安全問題；溫度低時電化學反應相對放慢，電池釋放的電量減少。SOC 的估算精確度因會受到溫度影響，則要求在計算中進行修正。
2）充放電電流：電池放電電流的大小會影響電池的實際放電容量，經過驗證，在其他影響因素相同的情況下，電池以不同的電流放電，但放出的電量會不同。放電電流小的電池可放出更多電量。
展開 （1）40km/h等速工況下的百公里能耗和續駛里程分析
圖5反映了在40km/h等速行駛工況下電池SOC值與行駛距離的關系。經計算，在動力電池組放電深度為85%的條件下，40km/h等速工況百公里能耗為54.61kwh/100km，續駛里程值大于設計的目標值160km，滿足設計要求。
圖5 40km/h等速行駛工況下電池SOC值與行駛距離的關系圖
（2）CCBC工況能耗分析
中國典型城市公交循環即CCBC工況對于城市客車的能耗分析具有深刻意義，其車速和時間關系如圖所示。
圖6 CCBC行駛工況
一個CCBC行駛工況的總時間為1314s，運行距離5.8km。在一個行駛工況時間內，電池的SOC值及消耗電量如下圖7-8所示。
圖7 CCBC行駛工況下電池SOC值變化圖
圖8 CCBC行駛工況下能耗值變化圖
圖9 多個CCBC行駛工況循環下能耗與電池SOC值變化圖
圖9為多個CCBC行駛工況循環下，電池SOC值變化量、距離和能耗的關系圖。經綜合計算，CCBC工況下的百公里能耗為73.83 kwh/100km，能耗小于要求的81 kwh/ 100km，續駛里程達到123km，符合設計要求。
3 仿真與實測數據對比分析
為了驗證動力總成系統參數匹配的正確性及仿真模型的合理性，對純電動汽車進行了動力性及經濟性試驗。將樣車的實測試驗結果與仿真數據進行對比，如表4及表5所示。
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舉例來說，如果您僅從電化學的角度使用仿真來構建電池模型，那么可能只能捕獲充電狀態（SOC），而如果無法捕獲電池與SOC相關的熱行為，您將無法清楚地了解熱響應的表現方式。
因此，需要一種從該模型中提取更多信息的方法。具體而言，基于物理場的降階模型（ROM）方法能夠幫助您實現上述目標。
具體而言，你可直接通過電容、內阻、阻抗、循環周期等特征參數構建數據模型，預測電池SOH和SOC。
DTEmpower獨創的AIOD算法能一鍵識別并清理表現異常的樣本，保證模型的泛化程度。
軟件獨創的AIAgent專門服務工業小規模數據集，可做到智能分層分類，使用不同置信度來源數據，保證極小化代理構建成本，極大降低使用門檻。
[2] 張方亮,黃澤波,李占鋒.不同放電倍率下鋰電池SOC估算分析研究[J].機械設計與制造,2018(6):262-265.
[3] 梁金華,李建秋,盧蘭光,等.純電動車電池組散熱必要性的初步分析[J].汽車工程,2012,34(7):589-591.
文章來源：汽車維修技師
例如對于測試樣品的荷電狀態( SOC) ，GB/T 31467. 3中要求樣品為滿電態; ISO 12405中要求功率型電池SOC為50% ，能量型電池SOC為100% ; ECE R100. 2要求電池的SOC在50%以上; UN38. 3對于不同的測試項有不同的要求，某些測試項還需要循環過的電池。
因此，堆棧壓力的動態跟蹤可以成為檢測全電池 SOC 狀態的有力診斷工具，并提供有關界面現象的更多信息。
(5) 材料加工和設備運行。與鋰離子電池系統不同，應考慮 SE 的機械性能和堆疊壓力，因此軟包電池是制造 SSLB 的最佳形式。在軟包電池 SSLB 中，必須使用薄而致密的 SE 膜，因此需要更加關注相關的制造/加工策略。
SOC變化如圖9所示。
3.1.1 熱失控冷卻抑制技術在冷卻手段方面，Liu等研究了細水霧對3.7 V、2.6 Ah的NCM(1∶1∶1)電池單體不同SOC下熱失控抑制情況。研究發現，持續加熱下熱失控發生是不可阻擋的，但可以通過噴灑細水霧來降低熱失控時的表面溫度。對于高SOC，細水霧抑制熱失控很困難，溫度降低了20 ℃。對于低SOC，表面溫度至少下降了83.8 ℃，這表明了細水霧對低SOC電池熱失控的冷卻能力更強。
在電池行業內可忽略不計,通過實驗測出電池的總發熱量為2378.44J,電池起始溫度27°C,最高溫度42.9°C,放電前后最大溫差為15.9°C,放電過程持續2834s,算得C=3.84J/(g·K)?
計算發熱功率的表達式(2)為:
文獻[
18]基于模塊化多電平轉換器拓撲提出了一種無通信需求的分布式電池管理系統，通過調整占空比實現電池組SOC的均衡。該策略首先需要根據電池之間SOC的差異性是否大于均衡閾值來判斷是否需要啟動均衡系統對占空比進行調整，而均衡閾值的設定也會影響動作次數、均衡速度等均衡指標。
為了對電池的SOC進行估計，論文將從準二維模型推導出平均值模型。此外，電池以三維的形態存在，假定固相和液相的電勢與濃度是均勻分布的，僅需要考慮其在x方向的變化。
