【摘 要】
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针对汽车锂电池的荷电状态（SOC）的问题,基于Thevenin电路为等效电路并且应用扩展卡尔曼算法（EKF）结合神经网络算法进行估计。在进行卡尔曼滤波算法估算过程中,需要用到实时的估算
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所,中国电子技术标准化研究院
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针对汽车锂电池的荷电状态（SOC）的问题,基于Thevenin电路为等效电路并且应用扩展卡尔曼算法（EKF）结合神经网络算法进行估计。在进行卡尔曼滤波算法估算过程中,需要用到实时的估算模型参数值（最新值）,即在不同的SOC下模型的参数不同。传统做法是把SOC与各个参数的关系进行普通的拟合,这种方法在拟合过程中存在较大误差。为了解决这个问题,利用神经网络拟合各个电路模型参数与SOC关系曲线。试验结果表明,与单纯的扩展卡尔曼算法相比,该方法能够准确估计电池剩余电量,误差小于3%。
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