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马里兰大学电池数据集下的电池SOC估算

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简介:
本研究基于马里兰大学公开的电池数据集,专注于开发精确的电池荷电状态(SOC)估计算法,以提高电池管理系统性能和延长电池寿命。 共有144节锂离子电池参与了电池寿命测试,这些电池分为三种不同的SOC(0% SOC、50% SOC 和 100% SOC),并在四种不同温度下进行实验:-40℃、-5℃、25℃和50℃。具体来说: 1. 每种温度条件下各有12个电池。 2. 在每个温度组的12个电池中,每种SOC(即0% SOC、50% SOC 和 100% SOC)分别有4个电池。 这些总共144节电池被分为三组,每组包含48节。对于这三组中的每一组,测试安排如下: - 每三个星期进行一次容量和阻抗测试。 - 每三个月进行一次容量和阻抗测试。 - 每六个月进行一次容量测试。 例如,在初始阶段,电池PLN_51以C/2的恒流恒压(CCCV)充电速率完成首次充放电循环。当电流降至低于C/100时开始按相同速度放电至最大适用容量。随后在阻抗测量之后使用相同的CCCV曲线将电池充满。 接下来,通过计算累积容量达到总容量的一半来使电池放电到50% SOC状态,并存储于温度控制室中3周。三周后取出这些电池进行一次新的容量和阻抗测试。

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客服
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  • SOC
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    本研究基于马里兰大学公开的电池数据集,专注于开发精确的电池荷电状态(SOC)估计算法,以提高电池管理系统性能和延长电池寿命。 共有144节锂离子电池参与了电池寿命测试,这些电池分为三种不同的SOC(0% SOC、50% SOC 和 100% SOC),并在四种不同温度下进行实验:-40℃、-5℃、25℃和50℃。具体来说: 1. 每种温度条件下各有12个电池。 2. 在每个温度组的12个电池中,每种SOC(即0% SOC、50% SOC 和 100% SOC)分别有4个电池。 这些总共144节电池被分为三组,每组包含48节。对于这三组中的每一组,测试安排如下: - 每三个星期进行一次容量和阻抗测试。 - 每三个月进行一次容量和阻抗测试。 - 每六个月进行一次容量测试。 例如,在初始阶段,电池PLN_51以C/2的恒流恒压(CCCV)充电速率完成首次充放电循环。当电流降至低于C/100时开始按相同速度放电至最大适用容量。随后在阻抗测量之后使用相同的CCCV曲线将电池充满。 接下来,通过计算累积容量达到总容量的一半来使电池放电到50% SOC状态,并存储于温度控制室中3周。三周后取出这些电池进行一次新的容量和阻抗测试。
  • CALCE实验室实验
    优质
    简介:马里兰大学CALCE实验室的电池实验数据集涵盖了广泛类型的电池在不同条件下的性能测试结果,为电池技术研究提供重要参考。 所有CS2电池的充电过程都遵循相同的恒定电流/电压协议。首先以0.5C的恒定电流进行充电直至达到4.2V,然后保持在4.2V直到充电电流降至0.05A以下。除非另有说明,这些电池的放电截止电压为2.7V。所有CS2电池均随机编号,并命名为“CS2_n”,其中n代表该特定电池的编号。
  • 美国A123测试1:
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    本研究基于美国马里兰大学对A123电池的详尽测试数据,分析了电池性能、寿命及安全特性,为电池技术的发展提供了重要参考。 美国马里兰大学电池测试数据集(CALCE Battery Research Group)需要自行获取。由于文件大小限制,将数据集分为七个部分。 - 数据集1 - 数据集2 - 数据集3 - 数据集4 - 剩余集5 - 数据集6 - 数据集7
  • 美国测试第二部分: K2
    优质
    本数据集为美国马里兰大学发布的电池测试系列数据的第二部分,专注于K2类型电池的全面性能评估与分析。 美国马里兰大学电池测试数据集(CALCE Battery Research Group)需自行下载获取。由于文件大小限制,该数据集被分为七个部分。 - 数据集1 - 数据集2 - 数据集3 - 数据集4 - 剩余部分5 - 数据集6 - 数据集7
  • 实际SOC_DischargingData.zip_SOC资料_soc信息_SOC
    优质
    本资源包含一系列实际电池在放电过程中的数据,涵盖不同状态下的电池SOC(荷电状态)情况。适合研究与分析电池性能和健康状况。 进行电池仿真使用的数据包括电流、电压和SOC(荷电状态)。由于使用的是电池模型进行仿真,因此最大电流进行了归一化处理,并非采用实际的电流值,可以根据需要放大或缩小。该数据集包含了UDDS放电数据以及三个恒流放电数据和三个间隔恒流放电数据。
  • 美国测试之四:PL样本
    优质
    本资料是关于美国马里兰大学对电池进行的系列测试之一,专注于分析PL样本的表现和特性,提供详尽的数据支持。 美国马里兰大学的电池测试数据集(CALCE Battery Research Group)需要自行获取。由于文件大小限制,该数据集被分为七个部分。 - 数据集1 - 数据集2 - 数据集3 - 数据集4 - 剩余数据集5 - 数据集6 - 数据集7
  • 基于公开SOC寿命预测研究——结合EKF压预测及寿命评
    优质
    本研究基于马里兰大学公开的锂电池数据集,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行电池电压状态预测,并据此评估锂离子电池(SOC)的使用寿命。 本段落研究了基于马里兰大学公开数据集的SOC锂电池寿命预测方法,并采用EKF算法进行电池端电压预测及寿命估计。通过该数据集提供的详细信息,我们提取并分析了相关数据,利用MATLAB编写代码实现了对状态荷电(SOC)的精确预测。在考虑电压和电流误差条件下进行了多次实验验证,最终完成了基于EKF算法的状态荷电预测与锂电池寿命评估工作,并提供了相应的参考文献支持。 关键词:公开数据集;EKF算法;电池端电压预测;SOC寿命预测;数据提取;电压电流误差条件;soc预测代码及参考文献。
  • SOC精准
    优质
    简介:电池SOC(荷电状态)的精准估算是确保电动汽车高效运行的关键技术。通过先进的算法和传感器融合,实现对动力电池剩余电量的准确预测与监控,从而优化续航里程并延长电池寿命。 由于铅酸蓄电池具有经济性和技术成熟性,使其成为重要的储能设备。为了优化蓄电池电力系统的效率,实时监控电池容量是必不可少的。然而,由于蓄电池的非线性特性,反映其容量的关键参数——荷电状态(SOC)作为电池内部特性无法直接测量。因此,必须通过工作电压、电流等外部特性参数来估算SOC数值。
  • 美国测试第五篇:CS2+CX22 (1)
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    本篇文章为系列文章之一,聚焦于分析美国马里兰大学关于CS2+CX22电池的测试数据,探讨其性能特点和潜在应用。 美国马里兰大学电池测试数据集(CALCE Battery Research Group)需要自取。由于文件大小的限制,将该数据集分为七个部分。 - 数据集1 - 数据集2 - 数据集3 - 数据集4 - 剩余集5 - 数据集6 - 数据集7