基于RLS和UKF算法的锂电池SOC估算研究

• 作者: 刘润琴 曾富豪 黄登高
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 电池SOC 最小二乘法 无迹卡尔曼算法
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 新能源汽车
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 分类号: U469.7
• 字数: 1041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.12.004

摘要

电池的荷电状态估计是锂电池管理系统重要的参数之一,在电池能量优化,电池安全及系统可靠性优化方面发挥着重要的作用.文章以二阶Thevenin等效电路作为电池模型,通过递推最小二乘法(RLS)对电池参数进行辨识,采用无迹卡尔曼滤波算法估计电池的SOC(State of charge).并将估计的结果与试验测量结果进行比较,仿真结果显示,RLS与UKF的联合估计方法可有效估计电池的SOC值,使估算偏差值基本保持在2％ 以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾富豪	长安大学汽车学院	4	1	1.0	1.0
2	刘润琴	长安大学汽车学院	4	1	1.0	1.0
3	黄登高		2	0	0.0	0.0