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摘要:
提出一种基于Thevenin改进模型的扩展卡尔曼滤波(Extended Karlman Filter,EKF)的SOC(State Of Charge)估算方法,设定不同SOC条件下利用脉冲响应测试法进行电路模型参数辨识,估算过程中采用查表法对电池放电不同阶段及不同倍率放电电流进行滤波增益修正.在Matlab/Simulink中搭建电池仿真模型,编程实现了SOC估算,验证了模型的有效性.实验结果表明,该方法在SOC的估算过程中能够保持很好的精度.
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文献信息
篇名 基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法
来源期刊 福建师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 锂电池SOC 扩展卡尔曼滤波算法 Thevenin模型 滤波增益修正
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 34-39
页数 6页 分类号 TM912
字数 语种 中文
DOI 10.12046/j.issn.1000-5277.2018.06.007
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 陈清华 174 266 8.0 11.0
2 卢宇 45 245 9.0 13.0
3 何志杰 38 92 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
锂电池SOC
扩展卡尔曼滤波算法
Thevenin模型
滤波增益修正
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
福建师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5277
35-1074/N
大16开
福建省福州市福建师范大学旗山校区
34-43
1956
chi
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2742
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