【摘 要】
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为了解决锂电池内部参数时变性和SOC估计不准确等问题,提出了一种电池模型参数在线辨识与SOC联合估计算法.在二阶RC等效电路模型基础上该联合算法于宏观时间尺度下采用无迹卡尔曼滤波算法在线辨识电池模型参数,并联合微观时间尺度下的扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,在UDDS工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估算.实验结果表明,传统离线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别为1.52％和1.80％,在线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别降低到0.
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001;安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001;安徽理工大学人工智能学院,安徽淮南232001
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为了解决锂电池内部参数时变性和SOC估计不准确等问题,提出了一种电池模型参数在线辨识与SOC联合估计算法.在二阶RC等效电路模型基础上该联合算法于宏观时间尺度下采用无迹卡尔曼滤波算法在线辨识电池模型参数,并联合微观时间尺度下的扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,在UDDS工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估算.实验结果表明,传统离线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别为1.52％和1.80％,在线参数辨识下的锂电池SOC估计算法的平均绝对误差和均方根误差分别降低到0.90％和1.12％,EKF-UKF联合算法提高了SOC估算的精确性和鲁棒性.
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