本发明涉及电池状态估计算法技术领域,具体地说,涉及一种基于动力
锂电池能量状态的剩余放电时间的估计方法。包括如下步骤:通过AUPF算法计算电池SOE;通过BP神经网络辨识驾驶员的驾驶行为;利用SOE结果计算当前时刻的RDT的估算值;根据上述步骤结果对未来时刻电池的放电策略进行优化;依次计算下一时刻的SOE大小以及RDT,直至工况结束。本发明设计通过AUPF算法计算SOE,可以提高算法的精度,降低了因状态参数的不精确而引起的RDT估计误差;同时考虑到了电池能量状态的变化,可以进一步提高估算精度;另外对电池进行放电优化,不仅可以提高了电动汽车的运行状态,也防止了电池过放情况发生,很好地保护了电池,延长了电池的使用寿命。
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