应用Kalman滤波法估计铅酸蓄电池SOC

• 作者: 尤鋆 张先飞 郑建勇 马文伟
• 来源期刊: 蓄电池
• 学科: 工学
• 关键词: 铅酸蓄电池 荷电状态 卡尔曼滤波法
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 交流与探讨
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 2745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0847.2010.01.005

摘要

在蓄电池的充/放电过程中,正确估计其剩余容量,对充/放电控制器采取下一步的动作有着非常重要的指导作用.针对蓄电池充/放电的实际情况,在分析了传统SOC估计方法不足的基础上,引入Kalman滤波法作为蓄电池荷电状态(SOC)估计的主要算法.本文采用Randles等效电路模型,详细给出了Kalman滤波法估计SOC的算法推导,通过Matlab软件仿真验证了运用Kalman滤波法可以有效跟踪蓄电池SOC的变化,并且控制精度优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建勇	东南大学电气工程学院	272	4359	35.0	50.0
2	尤鋆	东南大学电气工程学院	19	297	10.0	17.0
3	张先飞	东南大学电气工程学院	15	395	11.0	15.0
4	马文伟	东南大学电气工程学院	2	56	2.0	2.0