【摘 要】
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锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)估算是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键,准确估算SOC对合理使用动力电池、推动电动汽车的发展有重要意义。为避免安
【基金项目】
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四川省大学生创新创业训练计划资助项目(201810619027),四川省科技厅重点研发项目(2017FZ0013,2018GZ0390),四川省教育厅科研项目(17ZB0453),四川省科技创新苗子工程项目(2017109)
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锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)估算是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键,准确估算SOC对合理使用动力电池、推动电动汽车的发展有重要意义。为避免安时积分法对SOC估算造成随时间累积的误差,以及在驱动参数设置不科学的情况下,扩展卡尔曼启动阶段性能差等问题,提出融合GM(1,1)先验估计的扩展卡尔曼SOC估算策略。在初始阶段使用安时积分来估算SOC值作为GM(1,1)模型的原始数据序列,以GM(1,1)模型替代EKF算法中的先验估算,保证状
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