【摘 要】
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以磷酸铁锂电池为研究对象,针对传统电池荷电状态(State-of-Charge,SOC)估算方法的缺点和不足,并结合电池的充放电特性,提出了双拓展卡尔曼滤波算法.并将PNGV等效电池电路模
【机 构】
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545006,广西科技大学 职业技术教育学院 广西 柳州
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以磷酸铁锂电池为研究对象,针对传统电池荷电状态(State-of-Charge,SOC)估算方法的缺点和不足,并结合电池的充放电特性,提出了双拓展卡尔曼滤波算法.并将PNGV等效电池电路模型和DEKF算法相结合,通过MATLAB进行联合仿真,验证算法的可行性及估算精度.把算法估算的锂电池SOC值和实际SOC值比较,证明算法的有效性.研究结果表明,DEKF算法对锂动力电池的在线估计是有效的,可以准确的估算出电池SOC,且具有较高的精度.该算法适用于锂离子动力电池的SOC估算.
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