EV汽车用锂离子电池SOC估算方案的研究
基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算
基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算一、本文概述随着电动汽车和可再生能源的广泛应用，锂离子电池作为核心能量存储组件，其性能评估和管理变得日益重要。
锂离子电池的状态估计，特别是荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的准确估算，对于电池系统的安全运行、性能优化和寿命延长具有至关重要的作用。
然而，由于锂离子电池内部复杂的电化学过程和外部环境因素，SOC和SOH 的精确估算仍然是一个具有挑战性的问题。
近年来，深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了显著的成果。
其强大的特征提取和数据处理能力使得它成为解决复杂非线性问题的有力工具。
因此，本文提出了一种基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算方法，旨在通过深度学习模型对电池运行数据的深度挖掘，实现SOC和SOH的精确估算。
本文首先介绍了锂离子电池SOC和SOH估算的重要性和挑战性，然后详细阐述了深度学习在电池管理领域的应用和优势。
接着，本文提出了一种基于深度学习的联合估算模型，该模型能够同时估算电池的SOC和SOH，有效解决了传统方法中估算精度不高、计算复杂度高的问题。
通过实验验证，本文证明了所提方法的有效性和优越性，为锂离子电池的性能评估和管理提供了新的思路和方法。
本文的研究不仅有助于提升锂离子电池的性能评估和管理水平，同时也为深度学习在能源领域的应用提供了新的探索方向。
通过本文的研究，我们期望能够为电动汽车和可再生能源的发展提供更为可靠和高效的电池管理技术。
二、深度学习理论基础深度学习是机器学习的一个子领域，其灵感来源于人脑神经网络的复杂结构和工作机制。
深度学习的核心在于构建深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs），这些网络通常由多个隐藏层组成，可以学习并模拟输入数据到目标输出之间的复杂映射关系。
与传统的机器学习算法相比，深度学习在处理大规模、高维度的数据以及处理复杂的非线性问题时具有显著的优势。
干货】磷酸铁锂电池的SOC估算研究
【干货】磷酸铁锂电池的SOC估算研究1、引言为了应对能源危机，减缓全球气候变暖，许多国家都开始重视节能减排和发展低碳经济。
电动汽车因为采用电力进行驱动，可以降低二氧化碳的排放量甚至实现零排放，所以得到各国的重视而迅速发展。
但是电池成本仍然较高，动力电池的性能和价格是电驱动汽车发展的主要“瓶颈”。
磷酸铁锂电池因其寿命长、安全性能好、成本低等优点成为电动汽车的理想动力源。
随着电动汽车的发展，电池管理系统（BMS）也得到了广泛应用。
为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放，延长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能，BMS系统就要对电池的荷电状态即SOC（State-Of-Charge）进行准确估算。
SOC是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数。
2、问题的提出电池的SOC和很多因素相关（如温度、前一时刻充放电状态、极化效应、电池寿命等），而且具有很强的非线性，给SOC实时在线估算带来很大的困难。
目前电池SOC估算策略主要有：开路电压法、安时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等。
开路电压法的基本原理是将电池充分静置，使电池端电压恢复至开路电压，静置时间一般在1小时以上，不适合电动汽车的实时在线检测。
图1比较了锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的开路电压（OCV）与SOC的关系曲线，LiFePO4电池的OCV曲线比较平坦，因此单纯用开路电压法对其SOC进行估算比较困难。
图1 锰酸锂和磷酸铁锂的OCV-SOC曲线目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法，由于安时计量存在误差，随着使用时间的增加，累计误差会越来越大，所以单独采用该方法对电池的SOC进行估算并不能取得很好的效果。
实际使用时，大多会和开路电压法结合使用，但LiFePO4平坦的OCV-SOC曲线对安时计量的修正意义不大，所以有学者利用充放电后期电池极化电压较大的特点来修正SOC，对于LiFePO4电池来讲极化电压明显增加时的电池SOC大约在90%以上。
电动汽车锂电池SOC估算研究
Ｂ ＭＳ ） 作 为 电动 汽 车动力 源 的管理 者 ， 不仅 要 准确地 估算 电池 的荷 电状 态 ， 防止 其 过 冲或 过放 对 电池 产生 巨 大 的影 响 ， 还 肩负 着优化 电池 、 电容 的使 用量 ， 使其 发挥 最大 程度 工作效 率 的责任 。然 而锂 电池 ｓ （ ） ｃ 的估 算 还停 留在传统 的估 算方 法上 ， 具有 一定 的滞后 性 和不 准确 性 ， 这使 Ｂ ＭＳ不 能 准确 实 时地 分析 和 管理 锂 离 子
第 ２ ９卷 第 １ 期
２ ０ １ ４年 ３月
青 岛大 学 学 报 （ 工 程技术版 ）
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＱＩ ＮＧＤＡｏ ＵＮＩ ＶＥＲＳ Ｉ ＴＹ （ Ｅ＆Ｔ）
Ｖｏｉ ． ２９ Ｎｏ．１
Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ４
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ６—９ ７ ９ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ —０ ０ ６ ０—０ ４ ；Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． １ ３ ３ ０ ６ １ ． １ ０ ０ ６—９ ７ ９ ８ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． Ｏ ｌ ３
电动汽车锂 电池 Ｓ Ｏ Ｃ估算研究
姜 安 娜 ，逄 海 燕 ，李 立 伟 ，王 虹
（ １ ． 青 岛 大学 自动 化 工程 学院 ，山 东 青 岛 ２ ６ ６ ０ ７ １ ； ２ ．潍坊 帛方 纺织有 限公 司，山 东 潍 坊 ２ ６ １ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 为 了精 确估 算 电动汽 车锂 电池 的荷 电状态 （ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｃ ｈ ａ ｒ ｇ ｅ ， Ｓ Ｏｃ ） ， 本 文通 过对 主流
收 稿 日期 ：２ ｏ １ ３ ０ 然 科 学 基 金 项 目 资 助 （ Ｙ２ ０ ０ ８ Ｆ ２ ３ ） ； 山 东 省 科 技 发 展 计 划 项 目资 助 （ ２ ０ １ １ ＧＧＢ ０ ｌ １ ２ ３ ） ； ８ ６ ３计 划 项 目 资 助
电动汽车BMS中SOH和SOP估算策略总结
电动汽车BMS中SOH和SOP估算策略总结https:///weixin_38451800/article/details/9135 7875一SOH估计策略1定义——IEEE标准1188-1996中规定，动力电池容量能力下降到80%时，就应该更换电池。
对于纯电动汽车一般只需考虑容量的衰减，电池的健康状态表述为电池当前容量与初始容量的比值，其SOH 定义为：SOH=(C_standard-C_fade)/C_standard ×100%式中：C_fade为电池已损失容量；C_standard为标称容量。
2方法分类——目前，SOH估计方法大体分为三类：（1）基于耐久性模型的开环方法：耐久性机理或者耐久性外特性；耐久性模型开环方法描述了固体电解质膜电阻和电池端子电压的增加，对电池内部的物理化学反应的特性进行分析，了解电化学反应特性和电池容量衰退的本质，从而直接预测容量衰减和内阻的变化。
（2）基于电池模型的闭环方法：最小二乘法（RLS）、KF等；1）基于开路电压的SOH估计方法类别——在现有研究中，基于OCV的健康状态估计大致可分为基于固定OCV的SOH估计与基于变化OCV的SOH估计两个类别。
实验发现——电池在不同老化程度下的OCV曲线形式进行对比分析，认为电池容量的衰减对被测电池OCV曲线形状的影响并不明显，即认为电池OCV与SOC之间的对应关系在整个老化过程会保持一个相对稳定的状态。
基于这一结论，通过在不同老化程度下，计算相同OCV区间内电池电量的变化情况，实现对电池当前容量及SOH的估计。
（OCV-SOC受温度影响明显）理论研究——对于锂离子电池而言，其OCV曲线在老化过程中并非完全一成不变，只有当电池OCV曲线的斜率较大且其SOC与OCV 之间呈现明显的线性关系时，才能够忽略老化对电池OCV曲线所造成的影响，并近似地将其认为是恒定的。
（SOC高端部分）2）基于电池内阻的SOH估计方法原理现象——在电池容量衰减的过程中，一般也会同时伴随着电池内阻的增加。
电动汽车动力电池组soc估算及充放电策略研究
4.1.2现有SOP估算方法 (29)4.2基于二阶等效电路模型的多参数限制SOP估算 (30)4.3动力电池组充放电策略 (34)4.4电池组均衡充电 (35)4.4.1电池单体不一致性影响 (35)4.4.2被动均衡 (36)4.5本章小结 (37)第五章电池组状态估算仿真实验 (38)5.1仿真环境 (38)5.2电池组状态估算仿真模型 (39)5.3仿真结果与分析 (42)5.3.1基于PID闭环修正的SOC估算算法测试 (44)5.3.2基于二阶等效电路模型的多参数限制SOP估算测试 (47)5.4本章小结 (49)第六章总结与展望 (50)6.1总结 (50)6.2展望 (51)参考文献 (52)攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 (56)插图清单图2.1锂离子电池工作原理 (8)图2.2镍钴锰三元材料的层状结构 (9)图2.3LR185SK电池 (11)图2.4OCV-SOC特性 (14)图2.5Rint模型 (15)图2.6Thevenin模型电路图 (15)图2.7PNGV模型电路图 (16)图2.8GNL模型电路图 (16)图2.9二阶模型 (17)图3.1基于PID的SOC算法 (23)图3.2SOC算法流程 (24)图3.3参数整定 (27)图4.1SOP估算方法 (30)图4.2CAN网络拓扑 (34)图4.3电阻分流均衡拓扑 (37)图5.1ADVISOR界面 (39)图5.2模型顶层 (40)图5.3电池模型底层 (41)图5.4状态估算模型 (41)图5.5NYCC工况速度 (42)图5.6UDDS工况速度 (42)图5.7NYCC工况电流 (43)图5.8UDDS工况电流 (43)图5.9NYCC工况SOC (43)图5.10UDDS工况SOC (44)图5.11NYCC工况仿真 (44)图5.12NYCC工况误差 (45)图5.13UDDS工况仿真 (45)图5.14UDDS工况误差 (46)图5.15错误初值测试 (46)图5.16SOC0=0.94放电SOP (47)图5.17SOC0=0.94充电SOP (47)图5.18SOC0=0.11放电SOP (48)图5.19SOC0=0.11充电SOP (48)图5.20SOC0=0.5放电SOP (48)图5.21SOC0=0.5充电SOP (49)表格清单表2.1LR185SK常规指标 (12)表2.2充放电实验 (13)表3.1Z-N法特征参数 (26)第一章绪论第一章绪论1.1背景由于能源和环境问题的双重压力，近年来电动汽车技术在各大车企以及各国政府的推动下得到了长足的发展。
基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真
基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真一、本文概述随着电动车辆的普及和可再生能源的发展，锂离子电池作为其核心能量存储元件，其性能与安全性受到了广泛关注。
电池的状态估计，特别是荷电状态（SOC）的估算，对于电池管理系统（BMS）来说是至关重要的。
精确的SOC估算能够提供电池的健康状态、剩余可用能量以及预测电池性能等信息，从而指导电池的安全使用和有效管理。
扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种高效的非线性状态估计算法，已经被广泛应用于各种动态系统的状态估计中。
在锂离子电池SOC估算领域，EKF算法能够通过考虑电池的非线性特性和不确定性，提供更为准确的SOC估计值。
因此，研究基于EKF的锂离子电池SOC估算建模与仿真对于提高电池管理系统的性能和电池的安全性具有重要意义。
本文旨在研究基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真。
我们将介绍锂离子电池的工作原理和特性，以及SOC估算的重要性和挑战。
然后，我们将详细阐述EKF算法的原理及其在锂离子电池SOC估算中的应用。
接着，我们将建立基于EKF的锂离子电池SOC估算模型，并通过仿真实验验证模型的有效性和准确性。
我们将对研究结果进行讨论，并展望未来的研究方向。
通过本文的研究，我们期望能够为锂离子电池SOC估算提供一种更为准确和可靠的方法，为电动车辆和可再生能源领域的发展做出贡献。
二、锂离子电池模型锂离子电池模型是锂离子电池状态估算的基础，它描述了电池内部电化学反应的动力学特性和能量状态。
在众多电池模型中，等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）因其简单性和实用性被广泛应用于电池管理系统中。
等效电路模型通过电阻、电容等元件来模拟电池的内部特性，其中最常见的模型是二阶RC网络模型。
二阶RC网络模型由一个欧姆内阻（R0）、两个并联的RC环节（R1-C1和R2-C2）以及一个开路电压源（OCV）组成。
欧姆内阻R0代表了电池内部电解质的电阻，它影响电流的瞬态响应。
电动汽车锂电池SOC估算方法的研究专题资料集锦
束，并采用两点标定法来提高A/D 采样精度。最后采用Saber 仿真软件和实
验对设计进行了验证。结果表明：实现了恒流和恒压控制，并将电池分散性 降低了61.86%。
电动汽车锂电池SOC预测方法研究.pdf 为有效地对电动汽车锂电池荷电分布状态( SOC) 进行预测，在分析与电池剩 余电量相关因数，对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上，建立电 池组的神经网络仿真模型。提出基于BP 神经网络的电池剩余电量预测模型， 利用模型可逼近任何多输入输出参数函数的性能，系统通过样本训练达到较 好的仿真结果。与实验结果对比，仿真结果与实验基本吻合，验证了该方法 的正确性。
纯电动汽车动力锂电池均衡充电的研究.pdf 针对电动汽车动力电池组中单体电池的不均衡将减少电池使用寿命和电动车 单次充电行驶距离的问题，设计了均衡充电装置。通过对16 节串联电池组的 大量充放电试验得到电池电压之间的分散性曲线，并分析了均衡充电的必要 性。根据锂电池充电特性，对电池不均衡度进行了数学建模，并提出单体电 池SOC(State of charge)相对浓度和伪均衡的概念。均衡充电主电路采用反 激变换器完成高频变压器的设计，同时通过软件实现均衡装置的自启动和结
前电池SOC 估算策略主要有：开路电压法、安时计量法、人工神经网络法、
卡尔曼滤波法等。 开路电压法的基本原理是将电池充分静置，使电池端电压恢复至开路电压， 静置时间一般在1 小时以上，不适合电动汽车的实时在线检测。图1 比较了 锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的开路电压(OCV)与SOC 的关系曲线，LiFePO4 电 池的OCV 曲线比较平坦，因此单纯用开路电压法对其SOC 进行估算比较困难 。
电动汽车锂离子电池能量管理系统研究.pdf 为了给电动汽车提供良好的动力来源并保证安全可靠，根据万向纯电动汽车 所用的锂离子动力电池的特性，提出了电池能量管理系统的总体设计方案。 根据电池组使用要求，对管理系统进行了上位机与监控模块的硬件、软件设 计；针对电池均衡的需要，提出了充电均衡控制策略；对电池配组进行了介 绍，并提出了一种在工程上可行的电池配组方案。经实际调试和使用，该管 理系统在纯电动汽车锂离子动力电池能量管理方面取得了良好效果。
电动汽车中SOC的估计方法及分析PPT课件
3.SOC估计的基本方法及分析
C. 通过模拟电池非线性动态特性估计SOC值：神经网络法 神经网络法：神经网络具有非线性的基本特性，具有并行结构和 学习能力，对于外部激励，能给出相应的输出，故能够模拟电池 动态特性，以估计SOC。
D. 估计值向真实值收敛：卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波法：卡尔曼滤波理论的核心思想，是对动力系统的状态做 出最小方差意义上的最优估计 。一套包括SOC估计值和反映估计误 差的、协方差矩阵的递归方程，协方差矩阵用来给出估计误差范围。
内阻法：将交流电注入到蓄电池，然后通过交流电的电压和电流值计算蓄 电池的内阻，最后通过内阻和容量的关系判断蓄电池当前容量。 线性模型法：该方法是基于SOC变化量、电流、电压和上一个时间点 SOC值，建立的线性方程：
SO (i) C 01 U (i)2I(i)3SO (i1 C )
SO (i) C SO (i1 C ) SO (i)C
SOC=QC/CI
式中：QC为蓄电池剩余的容量； CI为蓄电池以恒定电流I放电时所具有的容量。
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1.SOC的定义
1.2 原定义存在问题和改进方案 电动汽车尤其混合动力汽车是处在变电流放电情况下，就会对SOC 定义出现认识上的模糊，使得定义得出的SOC结果似乎是自相矛盾的。 原因：不同放电电流放电到相同的SOC时，所能放出的电量不同，而 SOC的定义是一个相对值；电流、温度等影响的可恢复性没有考虑。 (1) SOC新定义的提出： 根据能量守恒原理，提出了一种新SOC 的概念，详见文献[1]。
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2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较
目前电动汽车主要使用铅酸电池，镍氢电池和锂电池：
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2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较
1)铅酸电池 优点：可靠性高、容量大、承受冲击负荷能力强、工作温度范围宽、 原材料易得、价格低且可回收的优点，广泛应用于汽车、轮船、发电 厂和变配电所中。 缺点：电池存在体积大，能量密度低、寿命短、维护操作复杂的缺 点，使用过程中产生氢、氧气体，并伴随酸雾，污染环境。 改进型铅酸电池—阀控式铅酸电池：克服了传统铅酸电池的缺点， 具有免维护功能、大电流放电能力强、体积小、寿命长、不存在镍镉 电池记忆效应。
锂离子电池的SOC参数估计
锂离子电池的SOC参数估计摘要：电池SOC在并联式混合动力电动车（PHEV）和电动汽车（EV）的推进系统控制中是一个至关重要的参数，由于在汽车运行中SOC是无法测量的，因此，本文揭示了一种车载运算法则。
这种算法估计了锂离子电池的六种电参数，并提供了一种基于电池评估参数—开路电压的可靠的SOC。
仿真模拟和车辆验证显示出这种算法较好的稳定性和适应性以及高计算效率和低成本。
I．引言近年来，锂离子电池作为一种有前途的储能元件应用于并联式混合动力电动车（PHEV）和电动汽车（EV）中，为了更好地控制PHEV或EV中的推进系统，必须对电池SOC有精确了解。
电池SOC将残存电量定义为在一个充满电的蓄电池中储存电量的百分数。
然而，电池SOC无法在汽车运行中测量，只能通过车载估计装置来进行。
直接影响电池SOC的一个参数是开路电压，即电池在开路中的稳定的电压，，它随着电池SOC的增加而增加，二者之间的关系可通过实验获得。
对其他电池参数的了解对于诊断和动力管理也同样重要。
对于一些锂离子电池和磷酸铁锂离子电池，一条从OCV到SOC的平面映射曲线甚至使得SOC估计更加困难，由于OCV被动态电压组件复杂化，想要得到一个精确的OCV估计，电池参数估计算法需要从端电压中扣除所有责任电压原件。
这需要一个强大的算法来精确、高效的选取更多的与电压分量相一致的电池参数。
考虑到车内传感器造成的测量误差，此算法需要对初始条件、环境变化和测量噪音具有高度稳定性。
从文献中可查到数种电池SOC估计方法，基于库伦计数法的一种方法最为常用，但这种方法有两点极大地限制了其在PHEV和EV中的应用。
第一点，库伦计数法必须始于一个正确的初始SOC，而这经常是未知的。
第二点，由于感应器误差的存在，误差会随着次数的增加而积累，误差的大小决定于传感器的精确度、电流大小和出行距离。
此外，库伦计算法需要知道电池容量，而且无法恢复错误的SOC值。
另一种知名度较高的方法是以电压为基础的SOC纠正。
电池荷电状态SOC及估算方法
电池荷电状态SOC及估算方法1、电池荷电状态SOC的定义电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量情况，其定义为当前可用容量占初始容量的百分比（国标）。
美国《电动汽车电池实验手册》中将SOC定义如下：在指定的放电倍率下，电池剩余电量与等同条件下额定容量的比值。
SOC=QO/QN日本本田公司的电动汽车（EV Plus）定义SOC如下：SOC = 剩余容量/(额定容量-容量衰减因子)其中剩余容量=额定容量-净放电量-自放电量-温度补偿动力电池的剩余电量是影响电动汽车的续驶里程和行驶性能的主要因素，准确的SOC估算可以提高电池的能量效率，延长电池的使用寿命，从而保证电动汽车更好的行驶，同时SOC也是作为电池充放电控制和电池均衡的重要依据。
实际应用中，我们需要根据电池的可测量值如电压电流结合电池内外界影响因素（温度、寿命等）来实现电池SOC的估算算法。
但是SOC受自身内部工作环境和外界多方面因素而呈非线性特性，所以要实现良好的SOC估算算法必须克服这些问题。
目前，国内外在电池SOC估算上已经部分实现并运用到工程上，如安时法、内阻法、开路电压法等。
这些算法共同特点是易于实现，但是对实际工况中的内外界影响因素缺乏考虑而导致适应性差，难以满足BMS对估算精度不断提高的要求。
所以在考虑SOC受到多种因素影响后，一些较为复杂的算法被提出,例如：卡尔曼滤波算法、神经网络算法、模糊估计算法等新型算法，相比于之前的传统算法其计算量大，但精度更高，其中卡尔曼滤波在计算精度和适应性上都有很好的表现。
2、几种SOC估算算法简介（1）安时法安时法又被称为电流积分法，也是计算电池SOC的基础。
假设当前电池SOC 初始值为SOC0，在经过t时间的充电或放电后SOC为：Q0是电池的额定容量，i(t)是电池充放电电流（放电为正）。
事实上，SOC定义为电池的荷电状态，而电池荷电状态就是电池电流的积分，所以理论上讲安时法是最准确的。
同时，它也易于实现，只需测量电池充放电电流和时间，而在实际工程应用时，采用离散化计算公式如下：在电池实际工作中使用安时法计算SOC，受到测量误差和噪声干扰因素会对测量结果造成影响从而无法正确估算SOC（自放电及温度等因素也没有考虑），同时电池的初始SOC值无法通过安时法得到。