【摘 要】
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为了准确获取磷酸铁锂电池的荷电状态（state of charge,SOC）,针对直接测量法和扩展卡尔曼滤波方法 （extended kalman filter,EKF）估计SOC存在的不足,在分析电池的充放电过程和电
【机 构】
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集美大学机械与能源工程学院,厦门宝龙工业有限公司
【基金项目】
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福建省教育厅项目（JAT160252）, 福建省科技厅项目（JK2016023）
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为了准确获取磷酸铁锂电池的荷电状态（state of charge,SOC）,针对直接测量法和扩展卡尔曼滤波方法 （extended kalman filter,EKF）估计SOC存在的不足,在分析电池的充放电过程和电池的Thevenin等效电路模型基础上,基于粒子滤波算法（particle filter,PF）对电池的SOC进行了估计。实验结果表明,PF方法比EKF方法的准确度提高了5%,采用PF算法估计SOC更加准确有效,在实际应用中更有价值。
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