基于多时间尺度Cholesky分解AEKF的锂电池SOC估计
文档名：基于多时间尺度Cholesky分解AEKF的锂电池SOC估计
摘要：建立可靠的锂电池荷电状态估算模型,获取精确估算值已成为锂离子电池组能源和安全管理的核心.选择锂离子电池的二阶等效电路模型为研究对象,提出了一种基于Cholesky分解优化多时间尺度自适应扩展卡尔曼滤波算法.状态方程中,对应不同状态变量子方程,选择不同采样周期,解决不同状态变量的不同时间尺度问题.考虑噪声变化,在扩展卡尔曼滤波的基础上,引入噪声的迭代估计,实现噪声的自适应矫正,结合Cholesky分解方法以克服计算的舍入误差问题.在不同工况下,选用不同型号的锂电池进行实验验证,验证该算法的普适性和有效性.
作者：徐洁玉王冬青Author：XUJieyuWANGDongqing
作者单位：青岛大学电气工程学院,山东青岛266071
刊名：电工电能新技术
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2024, 43(3)
分类号：TM912
关键词：锂离子电池多时间尺度荷电状态Cholesky分解扩展卡尔曼滤波
Keywords：lithium-ionbatterymulti-timescalestateofchargeCholeskydecompositionextendedKalmanfilter
机标分类号：TM912U469.72U666.11
在线出版日期：2024年4月12日
基金项目：国家自然科学基金基于多时间尺度Cholesky分解AEKF的锂电池SOC估计[
期刊论文]电工电能新技术--2024, 43(3)徐洁玉王冬青建立可靠的锂电池荷电状态估算模型,获取精确估算值已成为锂离子电池组能源和安全管理的核心.选择锂离子电池的二阶等效电路模型为研究对象,提出了一种基于Cholesky分解优化多时间尺度自适应扩展卡尔曼滤波算法.状态方程...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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