【摘 要】
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在使用贝叶斯族估算电池荷电状态(SOC)时,由于电池初始参数及系统模型的不确定性,此类算法可能致使算法在运行中的某个时间点出现发散的情况。对此,采用改进型容积卡尔曼双滤
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0104400)资助.
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在使用贝叶斯族估算电池荷电状态(SOC)时,由于电池初始参数及系统模型的不确定性,此类算法可能致使算法在运行中的某个时间点出现发散的情况。对此,采用改进型容积卡尔曼双滤波算法在线联合估计电池模型参数和SOC。同时,在对电池进行容量测试以及混合功率测试的基础上,使用对该算法电池进行评估。实验结果表明了电池状态估计的最大绝对误差为2.95%,平均绝对误差为1.20%。通过与单一滤波结构的算法进行对比,说明了双滤波结构在估算精度以及算法稳定性方面更优。
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