BMS（Battery Management System）中的SOC（State of Charge，电池电量）算法是一种用于估算电池电量的算法，通常用于实时电池管理系统（BMS）中。以下是BMS SOC算法的详细解释和代码实现。SOC估算公式SOC（State of Charge）是指电池电量与满电量之间的比值。根据电池电化学反应的原理，当电池的电压为电池电压（Vcap）时，电池可以储存的最大
转载
2023-12-28 18:50:15
57阅读
由于SOC受充放电倍率、温度、自放电、老化等因素的影响，使得动力电池在使用过程中表现出高度的非线性，这为准确估算SOC带来困难。目前较常采用的方法有放电试验法、安时计量法、开路电压法、负载电压法、内阻法、神经网络法、卡尔曼滤波法。1.放电试验法放电试验法是最可靠的SOC估计方法，即采用恒定电流对动力电池进行连续放电至终止电压，放电电流与时间的乘积即为电池的剩余电量。放电试验法在实验室中经常采用，适
EKF算法的电池SOC估算
1、SOC估算模型的选择 电池模型是电池状态估计算法研究的基础，模型的选取需要综合考虑模型的精度、复杂度、实用性等因素。由于电化学模型涉及电池内部反应机理，模型比较复杂；神经网络模型的应用需要基于大量实验数据进行数据训练；而等效电路模型简单，且物理意义清晰。综合考虑，等效电路模型更适用于本项目的研究。选用一阶RC模型，模型较简单，模型精度较高，应用也比较广泛
转载
2024-05-29 09:47:22
183阅读
内容简要 1分析网站 2简单爬取 3进阶自定义爬取 4保存进数据库学校基础设施太差，宿舍电量过低提醒虽然贴在楼下，但是作为低头一族，经常忘记看提醒导致宿舍酣战时突然黑屏，为了避免这种尴尬的场景以及强化PY学习，我决定制作一个简单的爬虫。 首先我通过学校的微信公众号找到了一个十分隐蔽的查低电量提醒网站。它的界面是这样的：手机适应的页面当然在电脑上会有一些崩=。=，但是不要介
转载
2024-08-02 13:55:46
61阅读
便携式设备由于使用需求而配备了锂电池，但使用过程中需要掌握电源的状态才能保证设备正常运行。而且在电池充放电的过程中，监控电池的充放电状态也是保证设备安全的需要。1、硬件设计电池SOC检测是一个难题，有很多的模型和检测电路。但对于我们这样一台很小的便携式一起来说，使用各类检测模型和电路无论成本还是周期都不允许，所以只能想别的办法。我们使用一个采样电路采集电压信号，形成以个0-2.5V的差分信号，如下
锂电池SOC估计 | PatchTST时间序列模型锂电池SOC估计
原创
2024-03-11 14:55:05
149阅读
锂电池充放电曲线，SOC曲线分析文章转自：http://www.iypower.com/p-48/id-310.html锂电池充放电曲线反应了电池本身的很多信息，通过放电曲线可以了解电池的很多性能情况。通过电池的放电曲线可以知道电池的容量信息，放电平台等。我们主要是分析动力电池情况做分析，动力锂电池主要为三元锂电池和磷酸铁锂电池。三元锂电池电压范围为2.8V~4.2V，典型值为3.6V左右，三元锂
转载
2024-01-01 12:27:12
330阅读
锂电池SOC估计 | PyTorch实现基于Basisformer模型的锂电池SOC估计
原创
2024-03-04 14:15:41
335阅读
锂电池SOC估计 | Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计
原创
2024-10-18 14:51:11
247阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-05-26 15:57:15
223阅读
C++从零实现神经网络一、Net类的设计与神经网络初始化闲言少叙，直接开始既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可
转载
2023-10-16 11:08:58
132阅读
1 什么是BN？数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度爆炸或者梯度消失。并且起到一定的正则化作用，几乎代替了Dropout2 原理BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值x随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数（激
转载
2023-08-04 13:40:41
103阅读
直接上代码！今天咱们来折腾用高斯过程回归（GPR）给锂电池做SOC估计。这玩意儿听着高大上，实操起来其实比想象中简单——当然，效果嘛，只能说适合练手用。
先看数据长啥样。咱们手里有bjdst、dst、fuds三种工况数据当训练集，us06留着当测试。随手扒拉两行加载数据的代码：
import pandas as pd
train_data = []
for case in ['bjdst', 'd
直接上代码！今天咱们来折腾用高斯过程回归（GPR）给锂电池做SOC估计。这玩意儿听着高大上，实操起来其实比想象中简单——当然，效果嘛，只能说适合练手用。
先看数据长啥样。咱们手里有bjdst、dst、fuds三种工况数据当训练集，us06留着当测试。随手扒拉两行加载数据的代码：
import pandas as pd
train_data = []
for case in ['bjdst', 'd
直接上代码！今天咱们来折腾用高斯过程回归（GPR）给锂电池做SOC估计。这玩意儿听着高大上，实操起来其实比想象中简单——当然，效果嘛，只能说适合练手用。
先看数据长啥样。咱们手里有bjdst、dst、fuds三种工况数据当训练集，us06留着当测试。随手扒拉两行加载数据的代码：
复制
import pandas as pd
train_data = []
for case in ['bjdst',
在电动车及其他电池驱动设备的应用中，准确估计电池的荷电状态（SOC）是确保系统性能与安全的重要环节。扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种广泛应用的估计方法，可以有效地处理非线性动态系统中的状态估计问题。本文将聚焦于如何在 Python 中实现 EKF 来估计电池的 SOC，通过以下结构深入分析该问题。
### 问题背景
在电池管理系统中，SOC 的准确估计对电池的使用寿命和性能至关重要。由于电池的非
研究背景 能源是人类生存和发展的重要物质基础，也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点据 2016年《BP世界能源统计展望》：2014年至 2035年的全球能源需求预计增长34%，即年均增长1.4%。当今社会主要依赖的能源是以石油为代表的不可再生能源。我国能源资源“高增长、高消耗、高污染”的现状，使我们正面临严峻的能源形势。不可再生能源，最终会消耗殆尽。新能源与可再生能源的开发与利用不仅有利于
原创
2021-04-26 20:35:34
451阅读
摘 要： 锂电池的荷电状态(SOC)估算是电动汽车的系统管理与能量控制的重要参数。在SOC估算过程中，电池参数变化和老化问题会对结果造成很大影响。针对这一问题，在递推最小二乘法算法(RLS)辨识锂电池模型的参数的基础上更新电池容量,通过容积卡尔曼滤波(CKF)估算电池SOC，结合RLS和CKF实现在电池参数发生变化时准确估计SOC。以锂离子电池作为对象，应用所提出的算法实现锂电池的SOC在线估计，
原创
2021-04-26 14:45:09
1975阅读
一、背景和现状在电力系统常备UPS中配备的锂电池的容量越来越多，而锂电目前主要是磷酸铁锂和三元锂两种，担任锂电池控制和保护功能的BMS也越来越受到大家的重视。SOC的计算是BMS的主要功能之一，对于SOC计算市场长主要的算法有安时积分+电压修正、神经网络、卡尔曼滤波法、深度学习法等等。在众多算法中安时积分的算法因对硬件的资源的要求低，开发相对简单而被广泛使用。安时积分+电压修正的思路主要是充放电时
转载
2024-01-28 07:13:10
746阅读
研究背景电池荷电状态（State of Charge,简称SOC），是指电池剩余容量占总容量的比值，SOC是电池最重要的参数之一，它反映了电池当前的能量，是电池当前工作状态的重要参数，同时，SOC也是表征SOH的重要参数，是电池寿命状态的重要表征参数。此外，SOC的预测与计算的准确与否直接关乎到锂离子电池使用过程中的使用效率及安全问题，但影响SOC估算精度的因素很多：原始电流的测量精度、环境温度、
原创
2021-04-30 15:38:14
3352阅读
