电源技术
電源技術
전원기술
CHINESE JOURNAL OF POWER SOURCES
2014年
2期
237-238,244
,共3页
锂电池%卡尔曼滤波%状态估计%SOC
鋰電池%卡爾曼濾波%狀態估計%SOC
리전지%잡이만려파%상태고계%SOC
lithium-ion%Kalman filter%state estimation%SOC
在研究与分析电池极化现象对电池状态(SOC)估算影响的基础上,提出一种扩展Kalman滤波(EKF)的算法对SOC进行估算,在Thevenin改进模型的基础上建立了电池的非线性状态空间方程,通过比较电池实际端电压和估算端电压的差值,修正安时积分法得到的SOC值,使得极化效应对SOC估算精度的影响大大减弱.仿真分析结果表明,此方法提高了电池SOC计算的精度.
在研究與分析電池極化現象對電池狀態(SOC)估算影響的基礎上,提齣一種擴展Kalman濾波(EKF)的算法對SOC進行估算,在Thevenin改進模型的基礎上建立瞭電池的非線性狀態空間方程,通過比較電池實際耑電壓和估算耑電壓的差值,脩正安時積分法得到的SOC值,使得極化效應對SOC估算精度的影響大大減弱.倣真分析結果錶明,此方法提高瞭電池SOC計算的精度.
재연구여분석전지겁화현상대전지상태(SOC)고산영향적기출상,제출일충확전Kalman려파(EKF)적산법대SOC진행고산,재Thevenin개진모형적기출상건립료전지적비선성상태공간방정,통과비교전지실제단전압화고산단전압적차치,수정안시적분법득도적SOC치,사득겁화효응대SOC고산정도적영향대대감약.방진분석결과표명,차방법제고료전지SOC계산적정도.
