基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算

• 作者: 张超 朱智超 罗马吉
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波 动态卡尔曼增益修正系数 SOC估算 经验公式模型
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 2799字
• 语种: 中文

摘要

扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOc)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响.对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法.仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5％之内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张超	武汉理工大学汽车工程学院	27	169	10.0	12.0
5	罗马吉	武汉理工大学汽车工程学院	60	279	8.0	12.0
9	朱智超	武汉理工大学汽车工程学院	3	13	1.0	3.0