基于改进的EKF法估计电动汽车电池SOC

• 作者: 严喜林 何建 兰五胜 许加柱
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 荷电状态 EKF法
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 2003-2006
• 页数: 4页
• 分类号: TM914
• 字数: 3735字
• 语种: 中文

摘要

基于传统卡尔曼滤波算法的电池组荷电状态(state of charge,SOC)估计方法适合于电流变化比较剧烈的电动汽车动力电池SOC估计,但由于电池模型以及系统噪声、量测噪声统计特性的不确定性,容易引起滤波发散.在研究与分析极化效应、库仑效率、内阻、温度、老化等对电池可用容量的影响实验的基础上,对扩展的卡尔曼滤波(expendedkalman filter,EKF)算法进行改进.实验结果表明:改进后的EKF方法对随机的量测噪声具有较强的抑制能力,提高了估算精度,更适用于实际应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许加柱	湖南大学电气与信息工程学院	128	1750	23.0	35.0
2	严喜林	湖南大学电气与信息工程学院	1	8	1.0	1.0
3	何建	湖南大学电气与信息工程学院	1	8	1.0	1.0
4	兰五胜	湖南大学电气与信息工程学院	1	8	1.0	1.0