【摘 要】
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针对扩展卡尔曼滤波算法中近似线性化处理及电池实际使用中出现的容量衰减引起的电池状态估算误差，提出基于容量修正的无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态估算，实现电池全寿命状态监测。通过分析锂电池工作特性和建立二阶RC等效电路模型，使用在线参数辨识法实现电池动态参数计算，为电池荷电状态估算奠定基础。结合电池实际工作中容量衰减特性，利用容量修正和无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态的在线实时估算，提高了估算精
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区电气与电力工程教研室
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目（编号E2019506033）；
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针对扩展卡尔曼滤波算法中近似线性化处理及电池实际使用中出现的容量衰减引起的电池状态估算误差，提出基于容量修正的无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态估算，实现电池全寿命状态监测。通过分析锂电池工作特性和建立二阶RC等效电路模型，使用在线参数辨识法实现电池动态参数计算，为电池荷电状态估算奠定基础。结合电池实际工作中容量衰减特性，利用容量修正和无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态的在线实时估算，提高了估算精度。在恒流放电工况下，利用MATLAB仿真验证，表明无迹卡尔曼滤波算法的估算精度和鲁棒性优于扩展卡尔曼滤波算法，估算误差在3.5%以内。引入容量修正后，对老化情况下容量衰减的电池进行荷电状态估算，相比容量未修正时最大估算误差减小了3%,满足电池全寿命状态估算使用需求。
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