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题名基于自适应卡尔曼滤波的梯次电池荷电状态估算
被引量：4
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作者
柴建勇
侯恩广
李岳炀
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机构
山东高速信息集团有限公司
山东交通学院轨道交通学院
济南大学自动化与电气工程学院
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期165-169,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61973135)
山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010441)。
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文摘
针对梯次电池荷电状态初始值不明确、估算不准确的问题,提出基于自适应卡尔曼滤波算法的梯次电池荷电状态的估算方法;建立梯次电池的全寿命周期模型,在卡尔曼滤波算法的基础上引入自适应估算原理,实时估算时变噪声,提高滤波稳定性,增强自适应特性。仿真结果表明,当荷电状态初始值为30%、 50%、 60%时,该算法表现出优良的自适应特性、收敛性和准确性,梯次电池的荷电状态都可以快速调整,并且荷电状态估算误差小于3%。
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关键词
梯次电池
荷电状态
自适应卡尔曼滤波
全生命周期电池模型
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Keywords
cascade battery
state of charge
adaptive Kalman filtering
full life cycle battery model
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分类号
TM912.1
[电气工程—电力电子与电力传动]
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