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    利用卡爾曼濾波預估電池荷電狀態的方法

    744   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 23:22:20
    一種利用卡爾曼濾波預估電池荷電狀態(SOC, State?of?Charge)的方法，其技術要點是，鋰電池組SOC采用擴展卡爾曼濾波算法(Extended?Kalman?Filter, EKF)進行估算，建立鋰電池組的Vmin狀態空間模型，電池組內單體電池負載電壓的最小值Vmin和電池組的SOC分別作為模型的觀測變量和狀態變量。所述的卡爾曼濾波器采用擴展卡爾曼濾波器，用安時積分法遞推SOC，代入觀測方程得到Vmin的估計值，計算每一步的Kalman增益，由狀態估計觀測更新方程得到SOC的最優估計。所述的動力電池SOC預估方法克服了安時積分法電流誤差累積的缺點，實現了對狀態變量SOC的閉環估計。由于在計算過程中考慮了噪聲的影響，所以算法對噪聲有很強的抑制作用。
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