文档名：基于多模型融合的锂离子电池SOC自适应估计
摘要：荷电状态(SOC)精确估计是当前锂离子电池研究领域的主要方向之一,对电池的能量优化和安全性能评估具有关键作用,被广泛应用于电动汽车行驶里程等性能的提升.为了更好地实现电池SOC的精确估计,开展以下创新性工作:建立电池等效电路模型,采用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS),实现模型参数的在线辨识;结合加速老化试验数据,建立了动态应力下的电池容量衰减模型;使用新息自适应卡尔曼滤波算法降低噪声干扰,由此建立了自适应SOC估计模型.仿真结果表明该模型可以准确地对电池容量和SOC进行估计,具有良好的鲁棒性和估计精度.
作者：吴逸洲 刘艳 祝现染 王译萱 Author：WUYizhou LIUYan ZHUXianran WANGYixuan
作者单位：华东光电集成器件研究所,江苏苏州215000北京理工大学,北京100089
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(9)
分类号：TM912
关键词：SOC估计 自适应卡尔曼滤波 电池容量衰减模型
Keywords：SOCestimation self-adaptiveextendedKalmanfilter batterycapacitydegradationmodel
机标分类号：TM92TP391.41TM727
在线出版日期：2023年10月20日
基金项目：基于多模型融合的锂离子电池SOC自适应估计[
期刊论文] 电源技术--2023, 47(9)吴逸洲 刘艳 祝现染 王译萱荷电状态(SOC)精确估计是当前锂离子电池研究领域的主要方向之一,对电池的能量优化和安全性能评估具有关键作用,被广泛应用于电动汽车行驶里程等性能的提升.为了更好地实现电池SOC的精确估计,开展以下创新性工作:建立电...参考文献和引证文献
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