基于扩展卡尔曼滤波的电动汽车锂电池组SOC估算

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在锂电池组提供动力的电动汽车中,对锂电池进行准确、可靠的荷电状态估计(State of Charge,SOC)尤为重要。针对传统SOC估算方法存在计算量大、估算不准确等缺点,以Thevenin等效电路模型为基础建立二阶RC网络电池模型,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(Estimation Kalman Filter,EKF)算法[1]的电动汽车锂电池组SOC实时估算方法,并对EKF算法进行改进。在Matlab/Simulink软件中建立电池等效电路模型并在脉冲及自定义充放电工况下进行仿真[2]。实验表明改进后
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