【摘 要】
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锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计对新能源汽车的能量管理和续驶里程计算尤为重要。就一段估计区间而言,尽管自适应5阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)的总体精度通常比自适应容积卡
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(LQ20E060008),中央高校基本科研业务费专项资金资助(2020QNA4008)。
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锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计对新能源汽车的能量管理和续驶里程计算尤为重要。就一段估计区间而言,尽管自适应5阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)的总体精度通常比自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)的更高,但在估计过程中二者的精度优劣是不断变化的。为了进一步提高SOC估计的精度,提出了一种基于不同阶次容积卡尔曼滤波融合的SOC估计算法。为评估融合算法的表现,本文采用该算法与NASA提供的电池随机充放电使用工况数据进行SOC估计。结果显示,所提出算法能够较大程度地减小SOC估计的误差。相对ACKF与AHCKF,
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