【摘 要】
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精确的荷电状态(SOC)值在电池的应用开发中具有重要的意义。选择合适的滤波算法是精确估算的前提。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)中噪声的给定值与实际工况下噪声的统计特性不符,
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,绵阳市产品质量监督检验所（国家电器安全质量监督检验中心）,四川华泰电气股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61801407),四川省科技厅重点研发基金资助项目(2018GZ0390、2019YFG0427),四川省教育厅科研基金资助项目(17ZB0453),西南科技大学素质类教改(青年发展研究)专项基金资助项目(18xnsu12)
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精确的荷电状态(SOC)值在电池的应用开发中具有重要的意义。选择合适的滤波算法是精确估算的前提。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)中噪声的给定值与实际工况下噪声的统计特性不符,导致估算精度低。为提高S0C估算精度,构建能准确反映锂电池工作特性的Thevenin电路模型。在此基础上,构建状态方程和观测方程,提出自适应卡尔曼滤波(AKF)算法。利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对模型参数进行辨识,通过MATLAB/Simulink建模仿真,分析锂电池分别在恒流放电和动态工况下S0C估算的精度。试验表明,The
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