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| 基于开路电压法与卡尔曼滤波法相结合的锂离子电池SOC估算 | |
| 作者单位： | ;1.天津理工大学自动化学院天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室 |
| 摘 要： | 鉴于卡尔曼滤波法中电池荷电状态(state of charge,SOC)的初始值一般根据开路电压法确定,传统开路电压法是通过测量电池开路电压,由电池开路电压与电池荷电状态之间的关系曲线得到电池SOC,耗时较长.本文在此基础上提出一种新的办法,通过对电池放电曲线及恢复曲线分析,结合电池等效模型,拟合出开路电压的计算公式.用放电停止后的某时刻电压估计电池的开路电压.不但解决了SOC估算中开路电压法用时长的问题,而且提高了开路电压值的准确性,进而提高了SOC估算精度.再以戴维宁模型为基础,通过电池测试平台辨识电池模型参数,并验证其可靠性,采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对电池荷电状态的估算,状态参数SOC估算初始值由改进后的开路电压法估算出的SOC值确定.结果表明该方法解决了初始值的偏差导致的估算初期误差较大问题,提高了整体的估算精度. |
| 关 键 词： | 锂离子电池 荷电状态(SOC) 扩展卡尔曼滤波(EKF) 戴维宁模型(Thevenin) 开路电压 |
Estimation of lithium-ion battery SOC based on combination of open-circuit voltage and Kalman filter |
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