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基于卡尔曼滤波的动力电池SOC估计算法设计的开题报告

基于卡尔曼滤波的动力电池SOC估计算法设计的开题报告一、选题背景及意义随着电动汽车的普及,电池系统的关键技术——电池状态估计日益成为电池管理领域研究的热点。电池SOC(State of Charge)

磷酸铁锂锂离子电池EIS参数随SOC变化的规律.pdf

第 42卷 第 2期 电 池 Vo1. 42. No.2 2 01 2年 4月 BATTERY BIM 0 NTH LY Aor.,2012 磷 酸 铁 锂 锂 离子 电池 EI S参数 随 SOC变

BMS未准确定义+SOC何来高精度(一)

SOC(state of charge)算法一直是电池管理系统(BMS)开发应用的关键技术之一。因此讨论SOC算法的技术文章很常见,企业对SOC估算的高精度也往往是宣传的亮点。而关于SOC详尽的解释和

蓄电池SOC限值下的微电网协调控制策略研究

蓄电池SOC限值下的微电网协调 控制策略研究吴振奎1,刘旭峰1,李川1,杨旭生2(1.内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古 包头014010; 2.兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州 730050

SOC算法软件实现

通过在BMS中添加函数OnSOCArith()以实现电池SOC的估算,函数中主要运用安时积分法和Kalman滤波法。函数运行需要调用的参数主要有电池电压、充电电流、K0值、K1值、内阻值、倍率修正系数

SoC设计方法与实现 教学大纲

《系统级芯片(SoC)设计》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码:课程名称:系统级芯片(SoC)设计学时/学分:32/2学时分配: 授课:24 实验:8适用专业:集成电路设计与集成系统、电子信息技术、

基于动态优选遗忘因子最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算

基于动态优选遗忘因子最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算*    王浩 郑燕萍 虞杨(南京林业大学,南京210037)主题词:磷酸铁锂电池 粒子群优化 动态优选遗忘因子 在线辨识 扩展卡尔曼滤波1

动力电池SOC估算的研究和实现

万方数据摘要摘要电荷状态 (State of Charge,SOC)是电池管理系统(BMS)中的重要参数,准确估算 SOC,可保证电池维持在合理的电压范围内,防止由于过充或深放对电池的损伤,延长电池寿

动力电池管理系统SOC标定方法研究

同济大学汽车学院硕士学位论文动力电池管理系统SOC标定方法研究姓名:董婷婷申请学位级别:硕士专业:车辆工程指导教师:孙泽昌;魏学哲20090301摘要 摘要 本文在已建立的电池荷电状态(State o

SOC估计方法介绍

- SOC估计方法介绍 - SOC估计方法概述基于模型的方法基于数据的方法基于人工智能的方法不同SOC估计方法的比较与选择SOC估计方法前沿研究与展望

针对dsp的混合动力汽车电池信号监测及soc估计的分析研究

山东大学硕士学位论文 采用TI公司的州S320F2812作为主控芯片,设计了电池管理系统中 摘 要 动力电池是混合动力汽车主要的能量来源之一,其性能的优劣直接影响到混 合动力汽车的整车性能,在诸多动力

SOC算法软件实现

通过在BMS中添加函数OnSOCArith()以实现电池SOC的估算,函数中主要运用安时积分法和Kal__n滤波法。函数运行需要调用的参数主要有电池电压、充电电流、K0值、K1值、内阻值、倍率修正系数