【摘 要】
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针对梯次电池荷电状态初始值不明确、估算不准确的问题,提出基于自适应卡尔曼滤波算法的梯次电池荷电状态的估算方法;建立梯次电池的全寿命周期模型,在卡尔曼滤波算法的基础
【机 构】
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山东高速信息集团有限公司,山东交通学院轨道交通学院,济南大学自动化与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973135),山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010441)
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针对梯次电池荷电状态初始值不明确、估算不准确的问题,提出基于自适应卡尔曼滤波算法的梯次电池荷电状态的估算方法;建立梯次电池的全寿命周期模型,在卡尔曼滤波算法的基础上引入自适应估算原理,实时估算时变噪声,提高滤波稳定性,增强自适应特性。仿真结果表明,当荷电状态初始值为30%、 50%、 60%时,该算法表现出优良的自适应特性、收敛性和准确性,梯次电池的荷电状态都可以快速调整,并且荷电状态估算误差小于3%。
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