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應用解決方案

汽車工業

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基于CAN和功率分析儀 在新能源汽車數據分析中的應用

背景概述

廣大純電動汽車或插電式混合動力車輛的消費者經常會發現儀表上顯示的剩余電量與實際續航里程存在一定的差異,這引發了一個常見疑問:為什么剩余電量顯示不準確?

造成剩余電量顯示不準確的原因有多個方面。首先,電池本身的特性會受到環境溫度、充電方式、充放電速度等因素的影響,這可能導致電池的實際可用能量與系統估算的SoC存在出入。

SOC(State of Charge)是指電池的荷電狀態或剩余電量,它表示電池當前的可用能量與總的能量容量之間的比值。SOC通常以百分比的形式表示,用于衡量電池的充放電程度。

SOC在各種電池應用中具有重要意義,特別是在電動車、便攜式設備和可再生能源系統等領域。了解電池的SOC可以幫助用戶合理管理電池的充電和使用,避免電池過度充放電,延長電池的壽命并提高系統的效率。

為了準確測量和估計SOC,通常需要使用特定的電池管理系統(BMS)或SOC算法,結合電池的充放電特性和歷史數據進行計算和預測。SOC的準確度對于電池的性能評估、系統運行安全和能量管理都至關重要。

盡管電動汽車已經量產多年,但對于電池SoC的準確估算技術仍然不夠成熟。目前存在多種電池SoC估算方法,常見的包括安時積分、開路電壓法、卡曼濾波法和神經網絡等。然而,這些方法都存在一定的缺陷,其中卡曼濾波和神經網絡大多仍停留在研究階段,尚未廣泛應用于實際場景。在實際應用中,常常采用在安時積分的基礎上加入一些影響因子進行校正的方法。

經典的SOC估算方法通常采用安時積分法,也稱為電流積分法或庫侖計數法。該方法在電池充放電過程中,通過累積充入和放出的電量來估算電池的SOC。基本原理是根據電流與時間的乘積,對充電和放電的電量進行累加或累減,從而得出電池的剩余電量。

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