基于AEKF的锂离子电池SOC估算
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 锂离子电池 荷电状态估算 DP等效电路模型
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文檔介紹：针对拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter， EKF）算法进行锂离子电池荷电状态（State of Charge， SOC）估算时噪声信息固定从而导致估算精度低的问题，提出噪声信息协方差能够自动匹配的自适应拓展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter， AEKF）算法。首先基于电池的双极化（Dual Polarization， DP）等效电路模型进行参数辨识，建立精确的等效模型；然后在动态应力测试（Dynamic Stress Test， DST）工况下对比了EKF滤波算法与AEKF滤波算法噪声协方差矩阵变化情况以及对电池SOC的估算效果，结果表明AEKF滤波算法具有更高的估算精度；最后设置了几组不同的SOC初始偏差，验证了AEKF滤波算法在估算电池SOC时具有鲁棒性强的优点。
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