基于智能自适应扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法
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基于智能自适应扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了基于智能自适应扩展卡尔曼滤波的LIB的SOC估计方法,属于动力电池管理领域,本发明方法的具体步骤为:根据RC等效电路建立状态方程和测量方程,离散化后得到LIB状态空间模型;根据开路电压和SOC测试数据构建多项式开路电压模型并获取模型参数;将开路电压模型代入测量方程,通过HPPC测试获取电流和端电压,以实际测量端电压与估计值误差最小为目标,基于遗传算法得到等效电路模型参数;基于智能自适应扩展卡尔曼滤波估计LIB的SOC,该方法采用动态窗口长度新息序列对噪声进行估计,能够适应动态工况造成的测量噪声变化;对比结果表明该方法具有较高的估计精度且具有较好的鲁棒性。
本发明公开了基于智能自适应扩展卡尔曼滤波的LIB的SOC估计方法,属于动力电池管理领域,本发明方法的具体步骤为:根据RC等效电路建立状态方程和测量方程,离散化后得到LIB状态空间模型;根据开路电压和SOC测试数据构建多项式开路电压模型并获取模型参数;将开路电压模型代入测量方程,通过HPPC测试获取电流和端电压,以实际测量端电压与估计值误差最小为目标,基于遗传算法得到等效电路模型参数;基于智能自适应扩展卡尔曼滤波估计LIB的SOC,该方法采用动态窗口长度新息序列对噪声进行估计,能够适应动态工况造成的测量噪声变化;对比结果表明该方法具有较高的估计精度且具有较好的鲁棒性。
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