一种改进蚁群算法优化粒子滤波的锂电池SOC预测方法.pdf

2025-04-30 约2.2万字 34页立即下载

基于改进粒子滤波的车载锂电池SOC与RUL复合预估研究.docx 基于改进粒子滤波的车载锂电池SOC与RUL复合预估研究一、引言随着电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）的普及，车载锂电池的性能和寿命预测成为了重要的研究领域。准确估计电池的荷电状态（SOC）和剩余使用寿命（RUL）对于提高电池性能、延长使用寿命以及优化电池管理系统至关重要。传统的SOC和RUL预估方法在复杂多变的实际环境中存在诸多挑战，如电池的非线性特性、老化过程的不确定性等。近年来，粒子滤波技术在处理这些不确定性问题方面取得了显著成果。因此，本研究提出基于改进粒子滤波的车载锂电池SOC与RUL复合预估方法，旨在提高预估的准确性和可靠性。二、车载锂电池SOC与RUL预估的重要性荷电

2025-02-23 约3.89千字 8页立即下载

锂电池SOC、SOH及SOP估计的改进算法研究.pdf 摘要在当前的社会环境下，锂离子电池广泛应用于各个行业，尤其是在无污染、重量轻的新能源电动车领域。对锂电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)、健康状态(StateofHealth,SOH)及峰值功率(StateofPower,SOP)的精确估计对提升电池的使用效率和性能有重要的意义。本文围绕锂离子电池SOC、SOH及SOP的估计算法展开研究，进行了如下工作：现有SOC的估计方法中仅仅加入了温度校正系数，无法得知温度对电池内部各参数的影响，而电池参数的改

2025-03-11 约7.75万字 65页立即下载

锂电池SOC、SOH及SOP估计的改进算法研究.docx 锂电池SOC、SOH及SOP估计的改进算法研究一、引言随着电动汽车和可再生能源存储系统的快速发展，锂电池作为其核心组成部分，其性能评估和状态监测显得尤为重要。其中，SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）和SOP（功率状态）是评价锂电池性能的三大关键指标。本文旨在研究并改进锂电池SOC、SOH及SOP的估计算法，以提高锂电池的能量利用效率和安全性。二、锂电池SOC估计的改进算法 1.传统SOC估计方法传统上，锂电池SOC的估计主要依赖于开路电压法、安时积分法以及两者的结合。然而，这些方法在面对复杂工况时，往往存在较大的误差。 2.改进的SOC估计算法本文提出一种基于神经网络的SOC估计

2025-02-22 约4.77千字 9页立即下载

一种基于改进电池模型的IEKF锂电池SOC估算方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112816873 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202010855496.6 (22)申请日 2020.08.24 (71)申请人江苏大学地址 21

2023-06-06 约1.64万字 19页立即下载

一种磷酸铁锂电池组的SOC估算方法_1800001632758911.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN109031147A (43)申请公布日 2018.12.18 (21)申请号201810953759.X (22)申请日2018.08.21 (71)申请人湖南兴业绿色电力科技有限公司地址411100湖南省湘潭市九华经开区兴业大道1号 (72)发明人肖慧明周青熊露丹吴任 (74)专利代理机构北京鑫浩联德专利代理事务所(普通合伙)11380 代理人李荷香吕爱萍 (51)Int.Cl. G01R31/36(2006.01) 权利要求书1页说明书6页附图3页 (54)发明名称一种磷酸铁锂电池组的SOC估算方法

2025-03-27 约1.23万字 11页立即下载

基于改进卡尔曼滤波的锂电池SOC与SOE联合估计研究.docx 基于改进卡尔曼滤波的锂电池SOC与SOE联合估计研究一、引言随着电动汽车和移动设备的快速发展，锂电池因其高能量密度、长寿命和环保特性而受到广泛关注。准确估计锂电池的荷电状态（SOC）和剩余使用寿命（SOE）对于确保电池的优化性能、安全性及寿命管理具有重要意义。近年来，锂电池的SOC与SOE联合估计成为了研究热点。而改进的卡尔曼滤波方法作为一类常用的估算技术，以其精确的预测能力和实时的修正功能在电池管理系统中被广泛应用。本文将针对基于改进卡尔曼滤波的锂电池SOC与SOE联合估计展开研究。二、锂电池SOC与SOE的联合估计 1.荷电状态（SOC）估计荷电状态（SOC）是指电池剩余电量与完全

2025-03-10 约4.45千字 9页立即下载

基于人工免疫粒子滤波的纯电动汽车锂电池SOC估计研究的中期报告.docx 基于人工免疫粒子滤波的纯电动汽车锂电池SOC估计研究的中期报告该研究旨在研究纯电动汽车锂电池的SOC估计方法，并采用人工免疫粒子滤波算法来实现。以下是其中期报告的主要内容： 1. 研究背景和意义：随着电动汽车的普及，对电池SOC估计的精度要求越来越高，因此需要通过研究锂电池SOC估计方法来提高其精度和可靠性。 2. 研究目标和内容：本研究的目标是建立一种基于人工免疫粒子滤波算法的纯电动汽车锂电池SOC估计方法，并通过实验验证其精度和可靠性。 3. 研究方法和步骤：本研究采用实验和仿真相结合的方法，先进行仿真实验，再进行实际实验。具体步骤包括：锂电池模型搭建、数据采集和预处理、人工免疫粒子滤波

2023-09-05 约小于1千字 1页立即下载

一种基于卡尔曼滤波的锂电池寿命预测方法和系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114879046 B (45)授权公告日 2023.04.14 (21)申请号 202210454883.8 G01R 31/392 (2019.01) (22)申请日 2022.0

2023-05-18 约2.54万字 19页立即下载

2025-02-04 约2.01万字 31页立即下载

2025-04-11 约4.18万字 64页立即下载

一种改进型锂电池端部结构及制造方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114551975 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210281416.X (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人宁波博大梧桐电池有限公司地址 3

2023-05-08 约1.49万字 19页立即下载

基于深度学习的锂电池SOC及SOH联合预测方法研究.docx 基于深度学习的锂电池SOC及SOH联合预测方法研究一、引言随着电动汽车和移动设备市场的不断扩张，锂电池的使用愈发普遍。为确保电池的有效和安全使用，准确预测锂电池的SOC（StateofCharge，荷电状态）和SOH（StateofHealth，健康状态）显得尤为重要。传统的预测方法通常基于经验模型或数学模型，然而这些方法往往存在精度不足、泛化能力弱等问题。近年来，深度学习技术的崛起为锂电池SOC及SOH的联合预测提供了新的解决方案。本文旨在研究基于深度学习的锂电池SOC及SOH联合预测方法，以提高预测精度和泛化能力。二、锂电池SOC及SOH预测的重要性 锂电池的SOC和SOH是

2025-02-12 约4.8千字 10页立即下载

基于粒子滤波的锂离子电池SOC预测方法研究解析.doc 基于研究摘要 (SOC)是锂离子电池管理系统中最重要的参数之一，通过锂离子电池SOC可以判断锂离子电池组中单体锂离子电池之间的性能差异，避免锂离子电池的过度充电过度放电，因此及时和准确地对锂离子电池SOC进行估计具有非常重要的现实意义。但是由于锂离子电池SOC估算受锂离子电池工作状态、电流大小、温度高低等诸多因素的影响，想要计算出准确的SOC值是很困难的，距离应用于真正的锂离子电池设备还有一定的距离。由于锂离子电池是一个复杂的非线性系统，而粒子滤波算法在求解非线性问题方面具有一定的优越性，因此本文研究了利用粒子滤波算法动态估计锂离子电池的SOC值，将粒子滤波算法和锂离子电池模型相结合，利用

2016-11-10 约字 24页立即下载

一种基于BP神经网络的锂电池SOC估算方法_1800001321573411.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN106443453A (43)申请公布日 2017.02.22 (21)申请号201610526989.9 (22)申请日2016.07.04 (71)申请人陈逸涵地址325200浙江省温州市瑞安市安阳街道隆山东路295弄5幢2-2号 (72)发明人陈逸涵 (74)专利代理机构北京轻创知识产权代理有限公司11212 代理人谈杰 (51)Int.Cl. G01R31/36(2006.01) 权利要求书2页说明书6页附图3页 (54)发明名称一种基于BP神经网络的锂电池SOC估算方法 (57)摘要本发明公开

2025-03-26 约1.34万字 12页立即下载