【摘 要】
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荷电状态(SOC)表征电动汽车动力电池剩余电量。以精确在线估计电动汽车动力电池SOC为目的,基于Thevenin等效电路模型,结合电路原理对模型参数进行辨识,对辨识后的模型参数进
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61703145);河南理工大学博士基金(B2017-17)资助项目
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荷电状态(SOC)表征电动汽车动力电池剩余电量。以精确在线估计电动汽车动力电池SOC为目的,基于Thevenin等效电路模型,结合电路原理对模型参数进行辨识,对辨识后的模型参数进行合理优化。利用基于优化后模型参数的扩展卡尔曼滤波对SOC进行在线估计,对比基于优化前模型参数的扩展卡尔曼滤波SOC在线估计结果,仿真结果表明,利用优化后的模型参数,在不影响扩展卡尔曼滤波初值误差收敛性的前提下,估算误差比优化前减小了43%左右,具有更高的SOC在线估计精度。
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