【摘 要】
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电动汽车动力锂电池内部荷电状态估计是电池管理系统状态估计模块的核心,其无法通过仪器直接测量,仅能通过对电池外部电流、电压等参数进行测量并由此估计.准确的荷电状态估计对电池的寿命、容量和安全性管理至关重要.综述了用于电动汽车动力锂电池荷电状态估算的主要方法,根据算法差异将其分为传统的基于传感器测量的开路电压法、电流积分法和阻抗法,基于数据驱动的机器学习类算法以及基于模型的卡尔曼滤波器及粒子滤波器算法与融合类算法.介绍了不同估计算法的计算原理并由此分析比较了不同估计算法的计算复杂度、计算精度等特点.总结了现阶
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074
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电动汽车动力锂电池内部荷电状态估计是电池管理系统状态估计模块的核心,其无法通过仪器直接测量,仅能通过对电池外部电流、电压等参数进行测量并由此估计.准确的荷电状态估计对电池的寿命、容量和安全性管理至关重要.综述了用于电动汽车动力锂电池荷电状态估算的主要方法,根据算法差异将其分为传统的基于传感器测量的开路电压法、电流积分法和阻抗法,基于数据驱动的机器学习类算法以及基于模型的卡尔曼滤波器及粒子滤波器算法与融合类算法.介绍了不同估计算法的计算原理并由此分析比较了不同估计算法的计算复杂度、计算精度等特点.总结了现阶段锂离子电池荷电状态估算研究存在的问题,指出其研究趋势和未来发展方向将是更具泛化性和更高精度以及更佳实时性的多融合类估算方法.
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