基于模型参数优化的卡尔曼滤波锂电池SOC估计方法
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基于模型参数优化的卡尔曼滤波锂电池SOC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于模型参数优化的卡尔曼滤波锂电池SOC估计方法,包括以下步骤:建立锂电池二阶RC等效电路模型;在获取OCV‑SOC关系曲线的基础上,对二阶RC等效电路模型参数进行辨识;对模型的精度进行验证;基于二阶RC等效电路模型建立卡尔曼滤波算法;对模型参数进行优化;基于优化后的二阶RC等效电路模型参数,利用卡尔曼滤波器估计锂电池的SOC值。本发明简单可靠,数据精准,估算误差比优化前显著降低,大大提高了SOC在线估计精度;能够准确的反应锂电池的剩余电量,对提高锂电池安全可靠性、提高锂电池能量利用率、延长锂电池寿命具有重要意义。
本发明公开了一种基于模型参数优化的卡尔曼滤波电池SOC估计方法,包括以下步骤:建立锂电池二阶RC等效电路模型;在获取OCV‑SOC关系曲线的基础上,对二阶RC等效电路模型参数进行辨识;对模型的精度进行验证;基于二阶RC等效电路模型建立卡尔曼滤波算法;对模型参数进行优化;基于优化后的二阶RC等效电路模型参数,利用卡尔曼滤波器估计锂电池的SOC值。本发明简单可靠,数据精准,估算误差比优化前显著降低,大大提高了SOC在线估计精度;能够准确的反应锂电池的剩余电量,对提高锂电池安全可靠性、提高锂电池能量利用率、延长锂电池寿命具有重要意义。
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