基于EKF-模糊动态补偿的铅酸电池SOC估计

论文摘要

提出基于扩展卡尔曼滤波（EKF）-模糊动态补偿的分阶段铅酸电池荷电状态（SOC）估算方法。当电池处于低容量区（SOC≤20%）时,采用引进模糊补偿系数KI*,T进行估算值模糊动态补偿,在其他容量区采用鲁棒性较强的EKF算法,估计结果比EKF算法更准确、高效。可解决仅采用EKF算法进行SOC估计时,因算法自身的局限性和累计误差增加等原因,导致电池SOC处于低容量区时估算结果不准确的问题。在室温28℃下对NP12-38铅酸电池（12 V/38 Ah）进行0. 1 C恒流放电实验,并用SIMULINK软件进行仿真,发现算法改进后的估计误差保持稳定且不高于0. 3%,消除了累计误差的影响。

论文目录

• 1 电池模型及参数辨识
• 2 基于EKF-模糊动态补偿算法设计
•   2.1 基于扩展卡尔曼滤波算法SOC估计
•   2.2 基于模糊决策补偿算法进行SOC估计
• 3 仿真及实验
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曹以龙,陈成成,江友华,李根

关键词: 铅酸电池,荷电状态,扩展卡尔曼滤波,模糊动态补偿

来源: 电池 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 上海电力大学电子与信息工程学院,中国农业银行数据中心

基金: 上海市地方能力建设项目(14110500900)

分类号: TM912

DOI: 10.19535/j.1001-1579.2019.06.015

页码: 511-514

总页数: 4

文件大小: 255K

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