【摘 要】
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锂离子电池组的荷电状态SOC是描述电池剩余电量的重要参数，常用SOC估算方法有：安时法、开路电压法、神经网络法、卡尔曼滤波法、扩展卡尔曼滤波算法等。本文分析了影响电池荷电
【机 构】
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安顺学院航空电子电气与信息网络工程中心,安顺学院电子与信息工程学院
【基金项目】
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贵州省科技厅安顺市人民政府课件合作项目(黔安科合[2012]8号)
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锂离子电池组的荷电状态SOC是描述电池剩余电量的重要参数，常用SOC估算方法有：安时法、开路电压法、神经网络法、卡尔曼滤波法、扩展卡尔曼滤波算法等。本文分析了影响电池荷电状态的SOC的影响因素，对各种SOC估算算法进行了比较研究，并对扩展卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真。仿真结果表明，卡尔曼滤波法对电池荷电状态的估算有较好的修正能力，并且容错能力较强。
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