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1，什么是电池soc

剩余电量
剩余容量

什么是电池soc

2，锂离子电池电荷传递阻抗为什么随soc增大而减小

Li+ 在两个电极之间往返嵌入和脱嵌，是现代高性能电池的代表，经过电解质嵌入负极：充电时锂离子电池；放电时则相反，负极处于富锂状态。在充放电过程中：是一种二次电池（充电电池），它主要依靠锂离子在正极和负极之间移动来工作，Li+从正极脱嵌。电池一般采用含有锂元素的材料作为电极

锂离子电池电荷传递阻抗为什么随soc增大而减小

3，纯电动车SOC过低充电失败是什么意思

SOC表示的是你的动力电池电荷量的多少，就是电量，达到限制值有两种情况。充电完成后可能会出现。在行驶过程中电量低于15%或5%的时候。会限制你的电量输出值。作为小鹏汽车的第一款上市车型，小鹏G3具有很多比较前卫的智能型的理念。它的外形比较时尚，配置水平非常高，最重要是价格低，获得了不少年轻互联网消费者的青睐。小鹏G3的搭载了145千瓦的前置电机，能够提供300牛米的扭矩，最高365公里的NEDC续航里程完全能够满足城市用车的需求。车辆的种类虽然多，构造却大同小异。这应该说是标准化的功劳，也是大型生产流水线的需要。随着社会的发展、科技的进步和需求的变化，铁路车辆的外形开始有了改变，尤其是客车车厢不再是清一色的老面孔。但是它们的基本构造并没有重大的改变，只是具体的零部件有了更科学先进的结构设计。一般来说，车辆的基本构造由车体、车底架、走行部、车钩缓冲装置和制动装置五大部分组成。车体是车辆上供装载货物或乘客的部分，又是安装与连接车辆其他组成部分的基础。早期车辆的车体多以木结构为主，辅以钢板、弓形杆等来加强。近代的车体以钢结构或轻金属结构为主。
你好，这是电池的保护板检测电池电压异常，自动进行充电保护了，不必太过担心，你可以让车子静放几个小时，待电池电压回升后方可进行正常充电，如果还不行，就需要专业人员进行对电池的激活处理了。

纯电动车SOC过低充电失败是什么意思

4，电池slzeAA是什么意思

是IEC国际电工协会规定的国际通用电池型号标准，AA对应咱俯骇碘较鄢记碉席冬芦们所谓的5号干电池，AAA=7号干电池；D=1号也叫大号电池，C=2号也叫中号电池；我也是知其然不知其所以然。
型号，AA对应是5号电池。
AA、AAA以及C、D、SC等都是说明电池型号的。例如:AA就是我们通常所说的5号电池，一般尺寸为：直径14mm，高度49mm;AAA就是我们通常所说的7号电池，一般尺寸为：直径11mm，高度44mm。AAAA型号少见，一次性的AAAA劲量碱性电池偶尔还能见到，一般是电脑笔里面用的。标准的AAAA(平头)电池高度41.5±0.5mm,直径8.1±0.2mm。 只有一个A表示型号的电池不常见，这一系列通常作电池组里面的电池芯，标准的A(平头)电池俯骇碘较鄢记碉席冬芦高度49.0±0.5mm，直径16.8±0.2mm。 SC型号也不常见，一般是电池组里面的电池芯，多在电动工具和摄像机以及进口设备上能见到，标准的SC(平头)电池高度42.0±0.5mm,直径22.1±0.2mm。 C型号也就是二号电池，用途不少，标准的C(平头)电池高度49.5±0.5mm,直径25.3±0.2mm。 D型号就是一号电池，用途广泛，民用，军工，特异型直流电源都能找到D型电池，标准的D(平头)电池高度59.0±0.5mm,直径32.3±0.2mm。 N型号不常见，我还不知道啥东西里面用，标准的N(平头)电池高度28.5±0.5mm,直径11.7±0.2mm。 F型号电池，现在是电动助力车，动力电池的新一代产品，大有取代铅酸免维护蓄电池的趋势，一般都是作电池芯（个人见解：其实个太大，不好单独使用，呵呵）。标准的F(平头)电池高度89.0±0.5mm,直径32.3±0.2mm。

5，如何测试电池循环寿命

当前的智能算法如神经网络、模糊控制、支持向量机等，通过 描述SOC与电池电压、电流、温度间的非线性关系可以得到较高的估算精度，但是需要大量 的训练数据作为支撑，难于应用到整车上在线估算。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF)是基于电池等效电路模型的一种高效线性滤波和预测方法，近年来广泛应用 于电池的SOC估算。EKF作为一种递推线性最小方差估计，通过将实时观测值和上一时刻的 估计值比较来进行实时估计，能够动态跟踪SOC的真实值，更适用于电流剧烈波动的电动 汽车场合。但是，EKF只有在电池模型精准的前提下才能得到理想的SOC估算精度，电池模 型参数的变化会给估算带来明显的误差。[0004] 电池等效电路模型的参数辨识一般采用离线方法，即在电池箱装车之前对电池进 行标准的充放电脉冲实验获取相关电池参数，在使用EKF估算SOC的过程中，电池参数将 作为固定不变的常数进行计算。然而随着电动汽车长时间的使用，电池老化会引起电池模 型参数的变化以及电池容量的非线性衰减，如果EKF在计算过程中依然沿用初始的电池参 数，则会给估算带来严重误差。离线参数辨识方法需要将电池箱从整车上拆卸下来利用外 部设备对电池进行充放电实验来重新标定电池参数，拆装过程相当繁琐、操作难度大。[0005] 综上所述，动力电池是一个非线性、时变性较强的系统，如果扩展卡尔曼滤波算法 始终使用固定不变的电池模型参数作为状态变量来估算S0C，随着电池老化估算的误差会 越来越大，无法满足整车的使用需求；若通过离线的充放电实验重新标定电池模型参数及 电池容量，则需拆卸整车的电池箱。
很难说,有人可以用五年,我的有时年多有时二年多.check不到的.有人试过check到amp少了,买了一个新的standby,结果快2年了,那个还可以用..你每天用车的话电相会耐一点因为有charge最好车上放jumper.以防万一....

6，对电池荷电状态估计的几种方法

正确估计蓄电池的SOC，就能够在实现整车能量管理时，避免对电动汽车蓄电池造成损害，合理利用蓄电池提供的电能，提高电池的利用率，延长电池组的使用寿命。SOC估计有其特殊性，温度不同、倍率不同、SOC点不同，充放电效率也不同；电池放电倍率越大，放出电量越少；电池工作的温度过高或过低，可用容量降低；由于有老化和自放电因素的存在，SOC值需要不断修正。 1．放电实验法 放电实验法是最可靠的SOC估计方法，采用恒定电流进行连续放电，放电电流与时间的乘积即为剩余电量。放电实验法在实验室中经常使用，适用于所有电池。但它有两个显著缺点：一是需要大量时间；二是电池进行的工作要被迫中断。放电实验法不适合行驶中的电动汽车，可用于电动汽车电池的检修。 2．安时计量法 安时计量法是最常用的SOC估计方法。如果充放电起始状态为SOCO，那么当前状态的SOC为（5-3） 式中，CN为额定容量；I为电池电流；η为充放电效率，不是常数。 安时计量法应用中的问题：电流测量不准，将造成SOC计算误差，长期积累，误差越来越大；要考虑电池充放电效率；在高温状态和电流波动剧烈的情况下，误差较大。电流测量可通过使用高性能电流传感器解决，但成本增加。解决电池充放电效率要通过事前大量实验，建立电池充放电效率经验公式。安时计量法可用于所有电动汽车电池，若电流测量准确，有足够的估计起始状态的数据．则它就是一种简单、可靠的SOC估计方法。 3．开路电压法 电池的开路电压在数值上接近电池电动势。电池电动势是电解液浓度的函数，电解液密度随电池放电成比例降低，用开路电压可估计SOC。镍氢电池和锂离子电池的开路电压与SOC关系的线性度不如铅蓄电池好，但根据其对应关系也可以估计SOC，尤其在充电初期和末期效果较好。 开路电压法的显著缺点是需要电池长时静置，以达到电压稳定。电池状态从工作恢复到稳定，需要几个小时甚至十几个小时，这给测量造成困难；静置时间如何确定也是一个问题，所以该方法单独使用只适于电动汽车驻车状态。开路电压法在充电初期和末期SOC估计效果好，常与安时计量法结合使用。 4．负载电压法 电池放电开始瞬间，电压迅速从开路电压状态进入负载电压状态，在电池负载电流保持不变时，负载电压随SOC变化的规律与开路电压随SOC的变化规律相似。 负载电压法的优点：能够实时估计电池组的SOC，尤其在恒流放电时，具有较好的效果。在实际应用中，剧烈波动的电池电压给负载电压法应用带来困难。解决该问题，要储存大量电压数据，建立动态负载电压和SOC的数学模型。负载电压法很少应用到实车上，但常用来作为电池充放电截止的判据。 5．内阻法 电池内阻有交流内阻（impedance，常称交流阻抗）和直流内阻(resistance)之分，它们都与SOC有密切关系。电池交流阻抗是电池电压与电流之间的传递函数，是一个复数变量，表示电池对交流电的反抗能力，要用交流阻抗仪来测量。电池交流阻抗受温度影响大，是在电池处于静置后的开路状态还是在电池充放电过程中进行交流阻抗测量，存在争议，所以很少用于实车上。直流内阻表示电池对直流电的反抗能力，等于在同一很短的时间段内，电池电压变化量与电流变化量的比值。在实际测量中，将电池从开路状态开始恒流充电或放电，相同时间内负载电压和开路电压的差值除以电流值就是直流内阻。铅蓄电池在放电后期，直流内阻明显增大，可用来估计电池SOC；镍氢电池和锂离子电池直流内阻变化规律与铅蓄电池不同，应用较少。直流内阻的大小受计算时间段影响，若时间段短于10ms，只有欧姆内阻能够检测到；若时间段较长，内阻将变得复杂。准确测量单体电池内阻比较困难，这是直流内阻法的缺点。内阻法适用于放电后期电动汽车电池SOC的估计，可与安时计量法组合使用。 6．线性模型法 C．Ehret等人提出用线性模型法估计电池SOC，该方法是根据SOC变化量、电流、电压和上一个时间点SOC值计算，建立的线性方程为 （5-4） （5-5） 式中，SOC(i)为当前时刻的SOC值；SOC（i-1）为当前一时刻的SOC值；△SOC(i)为SOC的变化量；U和I为当前时刻的电压与电流。β0、β1、β2、β3为根据参考数据，利用最小二乘法拟合得到的系数，没有具体的物理含义。上述模型适用于低电流、SOC缓变的情况，对测量误差和错误的初始条件，有很高的鲁棒性。线性模型理论上可应用于各种类型和在不同老化阶段的电池，目前只查到在铅蓄电池上的应用，在其他电池上的适用性及变电流情况的估计效果要进一步研究。 7．神经网络法 电池是高度非线性的系统，在它充放电过程中很难建立准确的数学模型。神经网络具有非线性的基本特性，具有并行结构和学习能力，对于外部激励，能给出相应的输出，能够模拟电池动态特性，来估计SOC。估计电池SOC常采用三层典型神经网络率：输入、输出层神经元个数由实际问题的需要来确定，一般为线性函数；中间层神经元个数取决于问题的复杂程度及分析精度。估计电动汽车电池SOC，常用的输入变量有电压、电流、累积放出电量、温度、内阻、环境温度等。神经网络输入变量的选择是否合适，变量数量是否恰当，直接影响模型的准确性和计算量。神经网络法适用于各种电池，缺点是需要大量的参考数据进行训练，估计误差受训练数据和训练方法的影响很大。 8．卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波理论的核心思想，是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估计。应用于电池SOC估计，电池被看成动力系统，SOC是系统的一个内部状态。估计SOC算法的核心，是一套包括SOC估计值和反映估计误差的、协方差矩阵的递归方程，协方差矩阵用来给出估计误差范围。该方法 适用于各种电池，与其他方法相比，尤SOC于电流波动比较剧烈的混合动力电动汽车电池SOC的估计，它不仅给出了SOC的估计值，还给出了SOC的估计误差。 对各种估算方法的优缺点、适用场合进行比较分析，比较分析结果见表5-5。

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