【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及电动汽车动力电池
，公开了一种基于PNGV等效电路模型的动力电池SOC复合估计方法，包括以下步骤：A.检测动力电池开路电压；B.采用开路电压法计算动力电池初始SOC（t0）；C.在t0-t1时间段内，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对初始SOC（t0）进行修正，得到SOC（t1）；D.在t1-t2时间段内，采用改进安时积分法进行估计；E.继续使用动力电池时，步骤C步骤D进行循环；t0：表示初始时间；t1、t2：在t0之后的时间点。本专利技术考虑动力电池充放电电流、环境温度以及电池健康状态等影响因素修正系数的影响，得到改进的安时积分法，可以克服安时积分法估计动力电池SOC时受外界因素影响较大等缺陷；充分利用卡尔曼滤波法对SOC的初始误差有很强的修正效果的优势。【专利说明】—种基于PNGV等效电路模型的动力电池SOC复合估计方法
本专利技术涉及电动汽车动力电池
，尤其涉及了一种基于PNGV等效电路模型的动力电池SOC复合估计方法。
技术介绍
电池管理系统是电动汽车的重要组成部分，动力电池荷电状态(State ofCharge, SOC)估计是此系统的关键技术之一。SOC实时估计涉及到动力电池充放电控制和电动汽车的优化管理，直接影响动力电池的使用寿命和动力系统的性能，因此动力电池SOC的准确估计对于电动汽车的运行非常关键。目前，SOC的估计方法主要有安时积分法、内阻法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法等。但安时积分法存在一些缺陷会导致估计不准确，比如方法本身不能估计SOC初始值，动力电池容量受外界因素影...
【技术保护点】
一种基于PNGV等效电路模型的动力电池SOC复合估计方法，其特征在于包括以下步骤：A.检测动力电池开路电压；B.采用开路电压法计算动力电池初始SOC（t0）；C.在t0?t1时间段内，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对初始SOC（t0）进行修正，得到SOC（t1）；D.在t1?t2时间段内，采用改进安时积分法进行估计；E.继续使用动力电池时，步骤C步骤D进行循环；t0：表示初始时间；t1、t2：在t0之后的时间点。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李明，江洋，郑荐中，彭筱筱，朱中文，
申请(专利权)人：浙江省计量科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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