基于自放电技术的电动车用锂动力电池SOC预测算法研究任务书

基于自放电技术的电动车用锂动力电池SOC预测算法研究任务书任务书一、任务背景随着能源危机的加剧和环保意识的不断提高，电动汽车日益受到重视。锂动力电池是电动汽车中最常用的动力电池类型之一，其电池状态的预

SOC 基于自放电技术的电动车用锂动力电池预测算 法研究任务书 任务书 一、任务背景 随着能源危机的加剧和环保意识的不断提高，电动汽车日益受到重 视。锂动力电池是电动汽车中最常用的动力电池类型之一，其电池状态 的预测对于电动汽车的控制和安全运行具有重要意义。电池的SOC （StateofCharge）预测是电池状态监测中的一个重要问题，不仅可以 提高锂电池的使用寿命和运行效率，还能保证电动汽车的行驶可靠性和 安全性。 目前，电动车用的锂动力电池SOC预测算法大多基于电池的静态 电化学模型，这种方法的预测精度较高，但是需要测量大量的电池参数 和精确建立电化学模型，计算复杂度较高，时间成本较高。近年来，基 于自放电技术的SOC预测算法逐渐得到了广泛应用，该方法无需建立电 化学模型，仅需测量电池的自放电速率和不同SOC下的电压，预测精度 较高，计算复杂度较低。因此，基于自放电技术的SOC预测算法成为了 电池状态预测研究的热点之一。 本次任务旨在研究基于自放电技术的电动车用锂动力电池SOC预测 算法，通过对电池开路电压的变化规律和自放电速率的计算，实现对 SOC的预测，并通过实验验证和数据分析，提高算法的精度和稳定性。 二、任务目标 1.深入研究基于自放电技术的电动车用锂动力电池SOC预测算法的 原理和方法。 2.建立电池自放电测试系统，开展电池自放电实验，测量电池自放 电速率和开路电压，获取SOC数据。