【摘 要】
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针对工况环境下动力电池SOC的变化具有非线性的特点,对未来SOC状态进行精确预测。首先采用EKF预测模型对动力电池SOC值进行预测,根据预测结果划分SOC状态区间,进一步得到SOC
【机 构】
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广西科技大学广西汽车零部件与整车技术重点实验室,钦州学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51407038）,广西自然科学基金项目（2013GXNSFBA019241）,广西汽车零部件与整车技术重点实验室建设项目课题（14-A-02-03）,广西汽车零部件与整车技术重点实验室开放课题（2013KFMS02）.
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针对工况环境下动力电池SOC的变化具有非线性的特点,对未来SOC状态进行精确预测。首先采用EKF预测模型对动力电池SOC值进行预测,根据预测结果划分SOC状态区间,进一步得到SOC值的Markov状态转移矩阵,然后将EKF模型与Markov状态转移矩阵相结合对SOC进行预测。设计了UDDS工况下的实验验证方案来获取动力电池SOC数据样本,对比分析表明,EKF-Markov方法能够有效地削弱EKF方法所产生的预测误差累积效应,平均预测误差相较EKF降低了83.3%,可对动力电池SOC做出更精确的预测。
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