基于SOC-OCV优化曲线的锂离子电池SOC估计方法
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基于SOC-OCV优化曲线的锂离子电池SOC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及一种基于SOC‑OCV优化曲线的锂离子电池SOC估计方法,包括以下步骤:1)在一恒定温度下,对锂离子电池进行恒流恒压充电至截止倍率;2)在相同恒定温度下,对锂离子电池进行小电流恒流放电实验,获得小电流恒流放电OCV变化曲线;3)在相同恒定温度下,对锂离子电池进行HPPC测试实验,获得不同HPPC测试点的OCV值;4)采用PSO算法根据不同HPPC测试点OCV值对小电流恒流放电OCV变化曲线进行拟合优化得到SOC‑OCV优化曲线;5)根据SOC‑OCV优化曲线结合EKF算法进行SOC的闭环估计。与现有技术相比,本发明结合HPPC测试与小电流恒流放电两种方法的优点对SOC‑OCV曲线进行优化,减小HPPC测试过程中需要静置的次数,节省测试时间,提高低SOC区间SOC估计精度。
本发明涉及一种基于SOC‑OCV优化曲线的离子电池SOC估计方法,包括以下步骤:1)在一恒定温度下,对锂离子电池进行恒流恒压充电至截止倍率;2)在相同恒定温度下,对锂离子电池进行小电流恒流放电实验,获得小电流恒流放电OCV变化曲线;3)在相同恒定温度下,对锂离子电池进行HPPC测试实验,获得不同HPPC测试点的OCV值;4)采用PSO算法根据不同HPPC测试点OCV值对小电流恒流放电OCV变化曲线进行拟合优化得到SOC‑OCV优化曲线;5)根据SOC‑OCV优化曲线结合EKF算法进行SOC的闭环估计。与现有技术相比,本发明结合HPPC测试与小电流恒流放电两种方法的优点对SOC‑OCV曲线进行优化,减小HPPC测试过程中需要静置的次数,节省测试时间,提高低SOC区间SOC估计精度。
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