本发明公开了一种针对损失数据的锂离子电池参数辨识及SOC估计方法,包括:采用一阶RC等效电路模型估计电池内部状态;利用基于变递推间隔辅助模型最小二乘法结合扩展卡尔曼滤波器,将已损失的数据通过辅助模型进行计算输出,实现一阶RC等效电路模型的参数辨识;基于参数辨识结果计算得到模型的开路电压,通过SOC‑OCV拟合曲线计算得到电池的SOC,实现数据缺失下SOC的精确估计。本发明不仅可以避免噪声对于数据的干扰,还能有效解决在线情况下数据丢失所带来的SOC估计精确性问题;其次,无论是在仿真中的固定模型参数情况下还是在实验中的时变参数情况下,本发明和RLS和FRLS等传统的参数辨识方法进行对比,在参数辨识准确性和SOC估计精度方面均存在显著优势。
声明:
“针对损失数据的锂离子电池参数辨识及SOC估计方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)