基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法
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基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供了一种基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法,包括以下步骤:构建锂电池的等效电路模型;根据等效电路模型建立离散非线性系统状态及观测方程;根据离散非线性的系统状态及观测方程得到扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程;更新扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分;判断扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分的更新过程是否完成:若是,则重构扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程;根据重构的扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程估计锂电池的SOC。本发明能够同时兼顾到起始估计阶段的锂电池SOC估计值收敛速度,以及收敛到容许误差范围内后平稳估计阶段锂电池SOC估计值波形的平滑性。
本发明提供了一种基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计方法,包括以下步骤:构建锂电池的等效电路模型;根据等效电路模型建立离散非线性系统状态及观测方程;根据离散非线性的系统状态及观测方程得到扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程;更新扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分;判断扩展卡尔曼滤波算法的预测及校正部分的更新过程是否完成:若是,则重构扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程;根据重构的扩展卡尔曼滤波算法所需的线性系统状态及观测方程估计锂电池的SOC。本发明能够同时兼顾到起始估计阶段的锂电池SOC估计值收敛速度,以及收敛到容许误差范围内后平稳估计阶段锂电池SOC估计值波形的平滑性。
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