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摘要:
锂离子电池以其无泄漏、无污染、无噪声等优点,近年来广泛应用于工业及生活领域.目前常用的基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的锂电池SOC(荷电状态)估计方法由于建模不准确而导致估计结果误差较大,严重影响到电池管理系统的性能及整机系统的控制.针对该问题,采用精度较高的Randles模型,并在拟合电池的OCV(-路电压,)-SOC曲线时通过引入自然指数函数并增加多项式阶数等方法提高拟合精度.使用EKF对锂电池SOC进行估计,与理论结果相比模型改进后估计误差的标准差比改进前下降了64.43%.试验结果表明通过改进电池模型大大提高了基于EKF方法的锂电池SOC估计精度,对于提高电池管理系统以及整机系统性能具有重要意义.
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文献信息
篇名 基于EKF的锂电池SOC估算与试验研究
来源期刊 电源技术 学科 工学
关键词 SOC估计 扩展卡尔曼滤波 锂电池
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 2587-2589,2615
页数 4页 分类号 TM912.9
字数 2719字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张阳 中国科学院沈阳自动化研究所 53 239 9.0 14.0
2 赵林 中国科学院沈阳自动化研究所 53 1531 17.0 39.0
3 李博 中国科学院沈阳自动化研究所 128 1216 17.0 31.0
4 袁学庆 中国科学院沈阳自动化研究所 18 195 6.0 13.0
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SOC估计
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锂电池
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