【摘 要】
:
电池容量状态(State of Charge,SOC)是衡量电动汽车动力电池储能状况的重要指标.针对现有卡尔曼滤波SOC估算方法所存在的估算精度低,鲁棒性差等问题,提出一种融合安时法和开
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院; 先进控制与智能自动化湖南省工程实验室;
【基金项目】
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国家863计划课题(2012AA040307);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201012200196);中南大学博士后基金资助项目
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电池容量状态(State of Charge,SOC)是衡量电动汽车动力电池储能状况的重要指标.针对现有卡尔曼滤波SOC估算方法所存在的估算精度低,鲁棒性差等问题,提出一种融合安时法和开路电压法的改进卡尔曼滤波SOC估算方法.该方法考虑了电池性能随温度,循环寿命,自放电率等状态参数的动态变化过程,通过使用一种带遗忘因子的递推最小二乘法对电池模型的相关参数进行在线辨识,能较好地适应电池状态的时变性.实验结果表明所提方法能有效提高SOC的估算精度,对于优化动力电池的运行,提高能源利用率具有显著意义.
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