【摘 要】
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目的针对低温环境下锂离子电池特性显著变化问题,为大规模锂离子电池组在极地科考船混合动力系统上的应用提供理论依据,方法对10Ah高功率三元镍钴锰酸锂电池低温特性展开实验
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室、高新船舶与深海开发装备协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51677119)
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目的针对低温环境下锂离子电池特性显著变化问题,为大规模锂离子电池组在极地科考船混合动力系统上的应用提供理论依据,方法对10Ah高功率三元镍钴锰酸锂电池低温特性展开实验研究,结合实验数据,利用基于遗忘因子的递推最小二乘算法(FFRLS)分别与两种改进的卡尔曼滤波算法(AEKF、UKF)组成的串联观测器在线估计电池荷电状态(SOC)。结果在25~-30℃时变温度环境的改进DST工况下,FFRLS-AEKF算法的SOC估计精度略高于FFRLS-UKF算法,其最大估计误差为3.04%,均方根误差为0.69%。结论
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