本发明公开了一种基于滑动窗滤波的单体锂离子电池SOC估计方法。新算法中的电池模型由2个RC并联电路、1个串联电阻和1个非线性电压源组成,电池内部动态工作状态由电池端电压、RC并联电路和电池SOC进行模拟。本发明基于
电化学-电路等效的锂离子电池组合模型,该模型较好的描述了电池OCV和SOC的非线性函数关系,并利用SMO算法解决模型的非线性问题。同时,本发明创新性的提出将SMO算法与Kalman滤波算法相结合,解决锂离子电池模型不确定性问题,保证电池模型的精确性和电池控制系统的可靠性。最后,本发明提出电池模型参数在线辨识方法,为锂离子电池SOC在线精确估计提供必要的参数值。
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