基于自回归各态历经模型参数辨识的模糊双卡尔曼滤波算法的储能电池荷电状态估算

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：taylorgil7

【摘要】

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扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电池荷电状态(state of charge,SOC)估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了

【作者】

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丁稳房付晓光张轩豪

【机构】

：

湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室

【出处】

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科学技术与工程

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

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荷电状态模糊双卡尔曼滤波观测噪声自回归各态历经模型模糊控制 state-of-chargefuzzy dual Kalman filterobserva

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扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电池荷电状态(state of charge,SOC)估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了抑制电流的幅值与阶跃电流因素对模型误差的影响,提出一种动态修正观测噪声协方差的模糊双卡尔曼滤波(fuzzy dual Kalman filter,FDKF)算法。该算法首先将一阶电阻-电容(resistor-capacitance,RC)等效模型转换为自回归各态历经(autoregressive

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