广大纯电动汽车或插电式混合动力车辆的消费者经常会发现仪表上显示的剩余电量与实际续航里程存在一定的差异 ,这引发了一个常见疑问 :为什么剩余电量显示不准确?
造成剩余电量显示不准确的原因有多个方面 。首先 ,电池本身的特性会受到环境温度 、充电方式 、充放电速度等因素的影响 ,这可能导致电池的实际可用能量与系统估算的SoC存在出入 。
SOC(State of Charge)是指电池的荷电状态或剩余电量 ,它表示电池当前的可用能量与总的能量容量之间的比值 。SOC通常以百分比的形式表示 ,用于衡量电池的充放电程度 。
SOC在各种电池应用中具有重要意义 ,特别是在电动车 、便携式设备和可再生能源系统等领域 。了解电池的SOC可以帮助用户合理管理电池的充电和使用 ,避免电池过度充放电 ,延长电池的寿命并提高系统的效率 。
为了准确测量和估计SOC ,通常需要使用特定的电池管理系统(BMS)或SOC算法 ,结合电池的充放电特性和历史数据进行计算和预测 。SOC的准确度对于电池的性能评估 、系统运行安全和能量管理都至关重要 。
尽管电动汽车已经量产多年 ,但对于电池SoC的准确估算技术仍然不够成熟 。目前存在多种电池SoC估算方法 ,常见的包括安时积分 、开路电压法 、卡曼滤波法和神经网络等 。然而 ,这些方法都存在一定的缺陷 ,其中卡曼滤波和神经网络大多仍停留在研究阶段 ,尚未广泛应用于实际场景 。在实际应用中 ,常常采用在安时积分的基础上加入一些影响因子进行校正的方法 。
经典的SOC估算方法通常采用安时积分法 ,也称为电流积分法或库仑计数法 。该方法在电池充放电过程中 ,通过累积充入和放出的电量来估算电池的SOC 。基本原理是根据电流与时间的乘积 ,对充电和放电的电量进行累加或累减 ,从而得出电池的剩余电量 。
简化公式如下 :
然而 ,由于电池的特性复杂性以及随着时间和温度变化的影响 ,安时积分法在长期使用和温度变化较大的情况下可能存在一定的误差 ,主要体现在下面3个因素 :
安时积分法是经典的SOC估算方法 ,通过累积充入和放出的电量来估算电池的剩余电量 ,然而在实际应用中需要考虑其他因素进行校正 ,以提高估算的准确性和可靠性 。
准确估算电池SoC不仅是电动汽车估算续航里程的基本要求 ,也是提升电池利用效率和安全性能的基本保证 。因此 ,不断改进和研究电池SoC估算技术是当前电动汽车行业的一个重要课题 。通过对电池特性的深入研究和建模 ,结合高精度的测量设备和先进的算法 ,可以逐步提高电池SoC估算的准确性和可靠性 ,以更好地满足消费者对电动汽车使用的需求 ,并推动电动汽车技术的进一步发展 。
电池SOC作为电动汽车的研究重点 ,电池状况监控系统也需基于 CAN 网络构建 :在电池 、电机 、空调等处配置能量流监测装置 ,其采集的数据通过 CAN 总线传输到汽车的控制系统进行分析 。为了验证电池状况监控系统的可靠性与精度 ,需要将控制系统的分析结果与标准的功率分析仪所分析的作对比 。然而 ,由于数据量大 、时延要求高(以100ms的周期进行采集) ,在后期进行数据分析时 ,还需要人工比照采集时差 ,并且随着算法的复杂程度越来越高 ,数据量也来越大 ,测试复杂度也随之增加 。为了提高测试效率 ,简化测试难度 ,暴露更多的设计问题 ,自动化测试系统变得尤为重要 。为此 ,腾博会官网科技联合汽车厂商推出了一款自动化测试的软件COMWorks ,来提高测试效率 。
本方案支持CAN 采集卡读取CAN网络数据+TCP 读取功率分析仪主机数据 ,可对数据进行实时 、定时(可预约)的分析 、记录 、波形分析及支持多机级联 。原理框图如下所示 :
采集的周期主要跟采集端的更新率及数据传输处理这两者决定 。主流的功率分析仪可以做到10ms 的数据更新率 ,汽车端CAN数据的更新率也可以做到10ms~100ms 。其中自动化测试软件COMWorks 基于C++开发 ,自研高性能通信接口及算法 ,典型数据处理每次仅需几个ms ,可以充分发挥并响应采集端的数据性能 。
自定义 CAN 采集的 Message 项目根据需求变更采集CAN信号和信号矩阵
一键导入导出配置 ,可配置车辆工作模式 ,设置数据导出格式 ,设置保存路径 、文件名等 ,设置记录数据的间隔 。
查看预设的可采集的 Message 以及包含的 Signal ,勾选需要采集的项目对应的复选框还可以通过编辑 JSON 文件 ,添加自定义的 Message 。
实时展示设备的状态 、测量模式 、最高车速 、记录间隔 、开始记录数据时间 、当前循 环 、任务信息等状态 。
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