【摘 要】
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对蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)进行预测是蓄电池能量管理的前提。考虑蓄电池充放电电流、内部工作温度和充放电循环次数等因素的影响,结合卡尔曼滤波,提出了蓄电池S
【机 构】
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合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:50607002,50837001)资助项目;国家863高技术基金项目(编号:2007AA05Z240)资助项目;教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
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对蓄电池的荷电状态(state of charge,SOC)进行预测是蓄电池能量管理的前提。考虑蓄电池充放电电流、内部工作温度和充放电循环次数等因素的影响,结合卡尔曼滤波,提出了蓄电池SOC预测的改进能量-卡尔曼滤波算法。在蓄电池三阶动态模型的基础上,详细阐述了算法的计算步骤,并与传统的SOC预测方法进行了对比研究。仿真结果表明,改进的能量-卡尔曼预测算法可以有效跟踪蓄电池SOC的变化,其精度优于传统的预测方法。
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