基于等效模型扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算

论文摘要

电池管理系统(BMS)的主要任务是对电池荷电状态(SOC)、续航里程和防止电池过充过放等进行实时诊断,其中电池荷电状态的快速精确的估计是BMS的核心技术。基于锂电池这一动态非线性系统,提出了一种更接近于真实的、改进的PNGV电池等效模型;基于改进的PNGV电池等效模型,对比了卡尔曼滤波算法(KF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)诊断电池荷电状态的实验结果;分析了扩展卡尔曼滤波算法诊断的实验误差。研究表明:采用扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行诊断得到的结果更加精确,其误差能够一直保持在5%以内。

论文目录

• 0 引言
• 1 锂电池的等效模型
• 2 扩展卡尔曼滤波SOC估算方法
•   2.1 卡尔曼滤波算法
•   2.2 扩展卡尔曼滤波算法
• 3 锂电池仿真实验验证
•   3.1 仿真环境
•   3.2 SOC估算仿真实验
•   3.3 Kalman滤波锂电池SOC估算实验
•   3.4 扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算实验
•   3.5 仿真实验结果及讨论
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 安治国,孙志昆,张栋省,郭敬谊

关键词: 车辆工程,锂电池,荷电状态,电池等效模型,扩展卡尔曼滤波

来源: 重庆交通大学学报(自然科学版) 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆交通大学外国语学院

基金: 重庆市科委基础科学与前沿技术研究(重要)项目(cstc2015jcyjB0333)

分类号: TM912

页码: 133-138

总页数: 6

文件大小: 1008K

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