不同温度的双卡尔曼滤波算法电池组SOC估计

• 作者: 何耀 刘新天 黄东明
• 来源期刊: 电源学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动力锂电池组 温度 荷电状态 双重卡尔曼滤波算法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 112-118
• 页数: 7页
• 分类号: TM912
• 字数: 3474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13234/j.issn.2095-2805.2018.5.112

摘要

动力锂电池组的荷电状态SOC(state of charge)是整个电池管理系统的重要参数,能直接反映电动汽车剩余可行驶里程,因此如何精确地估计电池组的SOC值是至关重要的.由于电池组各单体电池的不一致性,以及电动汽车在行驶过程中的复杂环境,所以在电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin模型的基础上运用统计学的方法,对模型中的各参数进行有关温度因素的拟合,并通过模拟汽车的实际行驶环境,在不同温度下进行实验,从而得到改进的Vmin模型;结合双卡尔曼滤波算法,实现对整个电池组的SOC估计.仿真和实验结果表明该方法对电池组SOC的估计精度有优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘新天	合肥工业大学新能源汽车工程研究院	31	156	7.0	10.0
2	何耀	合肥工业大学新能源汽车工程研究院	29	143	7.0	10.0
3	黄东明	合肥工业大学新能源汽车工程研究院	1	1	1.0	1.0