基于UKF的电动汽车锂电池SOC估计方法

• 作者: 冯勇 方亮 毛群辉 滕召胜
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车锂电池 Thevenin模型 荷电状态 无色卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 89-91
• 页数: 3页
• 分类号: TP274~+.2
• 字数: 2068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2010.03.024

摘要

准确估计电池的荷电状态(SOC,state of charge)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术.基于Thevenin模型建立了状态空间方程组,采用无色卡尔曼滤波(UKF,unscented Kalman filtering)算法实现非线性条件下的SOC准确估计.硬件在环仿真试验表明:UKF估计误差小于5%,且当SOC值低于50%时,其估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filtering)方法,有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕召胜	湖南大学电气与信息工程学院	218	3004	28.0	43.0
2	毛群辉	湖南大学电气与信息工程学院	4	53	2.0	4.0
3	冯勇	湖南大学电气与信息工程学院	6	116	3.0	6.0
4	方亮	湖南大学电气与信息工程学院	5	63	2.0	5.0