【摘 要】
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作为电池管理系统的基础,锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时准确估计十分重要。现有的锂电池SOC估算方法能够实现SOC的估算,但不能评估SOC估算结果的不确定性。为了
【机 构】
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海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52007196)
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作为电池管理系统的基础,锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时准确估计十分重要。现有的锂电池SOC估算方法能够实现SOC的估算,但不能评估SOC估算结果的不确定性。为了解决这个问题,将高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)应用于锂电池SOC估算中,提出了一种基于GPR的锂电池SOC估算方法。该方法能够将电池管理系统测量所得电压、电流、温度作为输入,并以均值和置信区间的形式来输出SOC,二者可分别作为SOC的估计和不确定量化结果。另外,基于三星
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