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2022年12月4日 · 摘要 荷电状态（SOC）是电池管理系统中的重要监测指标。 磷酸铁锂电池因开路电压与SOC 曲线过于平坦而导致电信号对SOC变化不敏感,从而难以实现
近几年出现的磷酸铁锂电池,以其高倍率充放电能力,长循环寿命,高安全方位性和无毒环保等优势得到了广泛的应用,逐渐成为电动车动力电池的首选.磷酸铁锂电池荷电状态(stateofcharge,SOC)估计的精确性决定了储能系统的寿命和工作效能,本文就磷酸铁锂电池SOC非
2023年2月16日 · 针对长期在平台期服役的磷酸铁锂电池因OCV- SOC曲线过于平坦而荷电状态难以精确确估计问题,省部共建电工装备可信赖性与智能化国家重点实验室（河北工业大学）、河北工业大学河北省电磁场与电器可信赖性重点实验室的刘素贞、袁路航、张闯、金亮、杨庆新
2023年5月20日 · 为了提高磷酸铁锂电池在电压平台区荷电状态估计的精确性,提出了一种基于安时积分法的改进卡尔曼滤波算法。 首先,分别采用安时积分法和AUKF算法估计磷酸铁锂电池 SOC 。
2023年11月7日 · 电池的荷电状态（SoC,state of charge）是锂离子电池最高基本的参数之一,不能直接测量得到。 本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性（HPPC,hybrid pulse power characteristic）实验对不同SoC处的模型参数进行识别。
随着新能源汽车的发展,对电池的管理系统提出了更高的要求,电池荷电状态(State of Charge)的估算是电池管理系统中最高重要的一个环节,对电池剩余容量的预测,输出功率的计算,剩余年限及电池健康状况的判断具有重要的意义.传统的SOC估算方法容易受到噪声的
2018年12月12日 · 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 - 曲线簇,并利用 统根据电池的 进行指令控制,以便对电池进行管理。
本文主要对电池荷电状态和最高大可用容量的估计进行研究,具体工作如下： (1)针对磷酸铁锂电池单体及模组的建模问题,综合考虑模型精确度和复杂度,选用一阶RC模型建立单体模型,在此基础上结合集总参数模型结构,建立串联模组模型,并基于带遗忘因子
2023年10月26日 · 电池管理系统通过采集锂电池的参数来估计锂电池荷电状态SOC(state of charge)、温度和寿命等。 磷酸铁锂电池由于安全方位性高、价格便宜、能量密度高而得到了广泛应用。
2024-12-24 · 针对磷酸铁锂电池（LiFePQ4）的特性,选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型,提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）,说明了扩展卡尔曼滤波估算荷电状态的原理并将内阻R0看作状态变量...