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摘要:
考虑库伦效率对锂离子电池荷电状态(SOC)预测的影响,基于改进的安时积分法,在建立的等效电池模型基础上,利用开路电压法和扩展卡尔曼滤波相结合的方法,对锂电池荷电状态进行有效估计.实验证明,文中提出的改进算法可以提高SOC估算的精度.
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SOC
IMM-ABSE
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噪声干扰
信息分配因子
锂离子电池组
基于权值选择粒子滤波算法的锂离子电池SOC估计
Thevenin 模型
在线参数辨识
SOC 估计
权值选择粒子滤波算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 锂离子电池SOC估算算法的研究
来源期刊 通信电源技术 学科
关键词 库伦效率 电池荷电状态 电池模型 卡尔曼滤波算法
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 设计应用
研究方向 页码范围 45-47
页数 3页 分类号
字数 2581字 语种 中文
DOI 10.19399/j.cnki.tpt.2017.01.017
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 刘桥 贵州大学大数据与信息工程学院 111 627 14.0 20.0
2 孙悦 贵州大学大数据与信息工程学院 15 35 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
库伦效率
电池荷电状态
电池模型
卡尔曼滤波算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信电源技术
月刊
1009-3664
42-1380/TN
大16开
武汉东湖新经济技术开发区大学园路20号普诺大楼4楼
38-371
1984
chi
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