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  1. 基于改进EKF算法的锂电池SOC预估研究

  2. 电池荷电状态(SOC)是描述电池性能的重要指标之一。针对磷酸铁锂电池(LiFePQ4)的特性,选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型,提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF),说明了扩展卡尔曼滤波估算荷电状态的原理并将内阻R0看作状态变量进行同时预估更新,改进形成新的卡尔曼滤波算法。在仿真时对充电电流加入了噪声模拟实测数据。结果表明,该方法能够适应电池特性的动态变化,保证较高的SOC估算精度,减小误差,提高实用性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:410624
    • 提供者:weixin_38680506