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基于多模型融合的锂离子电池SOC自适应估计
被引量：
4
1
作者
吴逸洲
刘艳
+1 位作者
祝现染
王译萱
《电源技术》
CAS
北大核心
2023年第9期1158-1163,共6页
荷电状态(SOC)精确估计是当前锂离子电池研究领域的主要方向之一,对电池的能量优化和安全性能评估具有关键作用,被广泛应用于电动汽车行驶里程等性能的提升。为了更好地实现电池SOC的精确估计,开展以下创新性工作:建立电池等效电路模型...
荷电状态(SOC)精确估计是当前锂离子电池研究领域的主要方向之一,对电池的能量优化和安全性能评估具有关键作用,被广泛应用于电动汽车行驶里程等性能的提升。为了更好地实现电池SOC的精确估计,开展以下创新性工作:建立电池等效电路模型,采用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS),实现模型参数的在线辨识;结合加速老化试验数据,建立了动态应力下的电池容量衰减模型;使用新息自适应卡尔曼滤波算法降低噪声干扰,由此建立了自适应SOC估计模型。仿真结果表明该模型可以准确地对电池容量和SOC进行估计,具有良好的鲁棒性和估计精度。
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关键词
SOC估计
自适应卡尔曼滤波
电池容量衰减模型
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职称材料
题名
基于多模型融合的锂离子电池SOC自适应估计
被引量：
4
1
作者
吴逸洲
刘艳
祝现染
王译萱
机构
华东光电集成器件研究所
北京理工大学
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2023年第9期1158-1163,共6页
文摘
荷电状态(SOC)精确估计是当前锂离子电池研究领域的主要方向之一,对电池的能量优化和安全性能评估具有关键作用,被广泛应用于电动汽车行驶里程等性能的提升。为了更好地实现电池SOC的精确估计,开展以下创新性工作:建立电池等效电路模型,采用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS),实现模型参数的在线辨识;结合加速老化试验数据,建立了动态应力下的电池容量衰减模型;使用新息自适应卡尔曼滤波算法降低噪声干扰,由此建立了自适应SOC估计模型。仿真结果表明该模型可以准确地对电池容量和SOC进行估计,具有良好的鲁棒性和估计精度。
关键词
SOC估计
自适应卡尔曼滤波
电池容量衰减模型
Keywords
SOC estimation
self-adaptive extended Kalman filter
battery capacity degradation model
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多模型融合的锂离子电池SOC自适应估计
吴逸洲
刘艳
祝现染
王译萱
《电源技术》
CAS
北大核心
2023
4
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