【摘 要】
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针对非线性系统锂电池剩余电量(State of Charge,SOC)估计常用算法——安时积分法初值精度要求高、累计误差大的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法的SOC估计方法.通过建立合理的电池模型,利用MATLAB仿真在恒流工况下证明:安时积分法的平均误差为2.7％,EKF算法在无初始误差和存在初始误差两种工况下降低平均误差分别为0.97％和1.3％.最后通过ADVISOR 2002软件仿真验证了锂电池工作在两种动态电流工况下,基于EKF的SOC估
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海 200093
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针对非线性系统锂电池剩余电量(State of Charge,SOC)估计常用算法——安时积分法初值精度要求高、累计误差大的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法的SOC估计方法.通过建立合理的电池模型,利用MATLAB仿真在恒流工况下证明:安时积分法的平均误差为2.7％,EKF算法在无初始误差和存在初始误差两种工况下降低平均误差分别为0.97％和1.3％.最后通过ADVISOR 2002软件仿真验证了锂电池工作在两种动态电流工况下,基于EKF的SOC估计平均误差分别为1.06％、1.13％,符合SOC估计精度要求.
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