电池剩余电量和健康状态联合估计方法
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电池剩余电量和健康状态联合估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种电池剩余电量和健康状态联合估计方法。所述联合估计方法包括如下的步骤:S1,建立所述电池的分数阶等效电路模型;S2,利用脉冲放电数据和遗传算法确定所述分数阶等效电路模型的参数;S3,根据所述参数,确定基于所述分数阶等效电路模型的分数阶双扩展卡尔曼滤波算法,能够实时估计SOC和SOH,其中SOC表示剩余电量,SOH表示健康状态;S4,周期性采集电流和电压数据,利用所述分数阶双扩展卡尔曼滤波算法进行SOC和SOH联合估计。上述技术方案能够很好模拟锂电池等电池充放电特性,并实时估计电池剩余电量和健康状态,估计精度高,收敛性好,可适用于电动汽车动力电池的状态估计。
本发明公开了一种电池剩余电量和健康状态联合估计方法。所述联合估计方法包括如下的步骤:S1,建立所述电池的分数阶等效电路模型;S2,利用脉冲放电数据和遗传算法确定所述分数阶等效电路模型的参数;S3,根据所述参数,确定基于所述分数阶等效电路模型的分数阶双扩展卡尔曼滤波算法,能够实时估计SOC和SOH,其中SOC表示剩余电量,SOH表示健康状态;S4,周期性采集电流和电压数据,利用所述分数阶双扩展卡尔曼滤波算法进行SOC和SOH联合估计。上述技术方案能够很好模拟电池等电池充放电特性,并实时估计电池剩余电量和健康状态,估计精度高,收敛性好,可适用于电动汽车动力电池的状态估计。
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