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利用卡尔曼滤波预估电池荷电状态的方法

667   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 23:22:20
一种利用卡尔曼滤波预估电池荷电状态(SOC, State?of?Charge)的方法，其技术要点是，锂电池组SOC采用扩展卡尔曼滤波算法(Extended?Kalman?Filter, EKF)进行估算，建立锂电池组的Vmin状态空间模型，电池组内单体电池负载电压的最小值Vmin和电池组的SOC分别作为模型的观测变量和状态变量。所述的卡尔曼滤波器采用扩展卡尔曼滤波器，用安时积分法递推SOC，代入观测方程得到Vmin的估计值，计算每一步的Kalman增益，由状态估计观测更新方程得到SOC的最优估计。所述的动力电池SOC预估方法克服了安时积分法电流误差累积的缺点，实现了对状态变量SOC的闭环估计。由于在计算过程中考虑了噪声的影响，所以算法对噪声有很强的抑制作用。
声明：
“利用卡尔曼滤波预估电池荷电状态的方法” 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)
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