锂离子电池SOC估算方法概况及难点分析

论文摘要

作为电池管理系统(BMS)中最重要功能之一的荷电状态(SOC),是BMS进行SOP评估、SOH评估、均衡控制以及热管理的前提条件。就目前BMS中最具核心竞争力之一的SOC算法估计技术进行了细致的分类及综述,同时也对SOC估算算法的未来走向和所面临的挑战进行了展望。

论文目录

• 1 基于等效模型展开的相关研究方法
•   1.1 滤波类方法
•     1.1.1 卡尔曼滤波及其扩展方法
•     1.1.2 H∞滤波法
•   1.2 学习算法
•     1.2.1 人工神经网络（ANN）
•     1.2.2 极限学习机器（ELM）
•     1.2.3 模糊逻辑（FL）
•   1.3 支持向量机（SVM）
•   1.4 滑膜观测器（SMOs）
•   1.5 基于FPGA的SOC估算算法
• 2 SOC估算的问题及挑战

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张易航,王鼎,肖围,许明标,何淼

关键词: 电池管理系统,荷电状态,算法估计

来源: 电源技术 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 长江大学石油工程学院,长江大学化学与环境工程学院

基金: 国家自然科学基金(51874046,51404038)

分类号: TM912

页码: 1894-1896+1904

总页数: 4

文件大小: 1672K

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