【摘 要】
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由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要。在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,河南科技大学河南省机器人与智能系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473115),河南省高校科技创新团队支持计划基金项目(18IRTSTHN011)
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由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要。在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算。通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果。实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2%左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高。
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