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基于內阻法修正的蓄電池卡爾曼濾波SOC估算
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陸軍工程大學(xué)石家莊校區,,

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國家自然科學(xué)基金項目(51307184)


SOC estimation of battery Calman filter based on internal resistance correction
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    摘要:

    針對蓄電池卡爾曼濾波算法荷電狀態(tài)SOC(State of Charge)初始值的估計誤差較大可能導致前期收斂性較差的問(wèn)題,通過(guò)分析蓄電池放電實(shí)驗數據,運用灰色關(guān)聯(lián)模型計算電池內阻、電壓和電流參數關(guān)于SOC的關(guān)聯(lián)度值,將關(guān)聯(lián)度最高的內阻參數作為初始SOC估計值的自變量。然后將初始SOC估計值代入由二階等效電路模型構建的擴展卡爾曼濾波算法中,進(jìn)行SOC估計。最后利用電測試平臺驗證SOC估計準確性,并與電壓參數作為初始SOC估計值自變量的方法進(jìn)行對比。實(shí)驗結果表明,相對于電壓法的初始估計值,內阻法的初始估計值更接近真實(shí)值,將其作為卡爾曼濾波算法的起始值,更能提高初期荷電狀態(tài)估算精度。

    Abstract:

    In view of the high estimation error of the initial value of the charge state SOC (State of Charge) of the battery Calman filtering algorithm may lead to the poor early convergence, the correlation degree of the battery resistance, voltage and current parameters about the SOC is calculated by analyzing the experimental data of battery discharge, and the correlation degree is the most. The high internal resistance parameter is the independent variable of the initial SOC estimate. Then the initial SOC estimate is replaced by the extended Calman filtering algorithm constructed by the two order equivalent circuit model, and SOC estimation is carried out. Finally, the accuracy of SOC estimation is verified by the electrical test platform, and the method is compared with the voltage parameter as the initial SOC estimation variable. The experimental results show that the initial estimation value of the internal resistance method is closer to the real value than the initial estimation value of the voltage method. As the starting value of the Calman filtering algorithm, the estimation accuracy of the initial charge state can be improved more.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

司偉,馮長(cháng)江,黃天辰.基于內阻法修正的蓄電池卡爾曼濾波SOC估算計算機測量與控制[J].,2018,26(12):185-189.

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  • 收稿日期:2018-05-16
  • 最后修改日期:2018-06-27
  • 錄用日期:2018-06-27
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-12-21
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