【摘 要】
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常用安时积分法在对电动车载锂电池荷电状态(state-of-charge,SOC)估算过程中存在初始、累积误差问题,而卡尔曼等闭环智能算法,因算法复杂度问题在实际电池管理系统(Battery
【机 构】
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安徽锐能科技有限公司,合肥工业大学
【基金项目】
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合肥市关键技术研究重大专项(合科(2017)130号),安徽省战略性新兴产业集聚发展基地项目(合发改产业(2017)1455号).
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常用安时积分法在对电动车载锂电池荷电状态(state-of-charge,SOC)估算过程中存在初始、累积误差问题,而卡尔曼等闭环智能算法,因算法复杂度问题在实际电池管理系统(Battery Management System,BMS)中较难执行且系统响应速度相对较慢。针对上述问题,利用PID闭环反馈对被控量进行校正的原理,在锂电池动态Thevenin模型的基础上实现对锂电池容量进行补偿的同时,通过端电压误差调节器生成SOC的补偿量,实现对安时积分SOC估计结果的修正和补偿。仿真和实验结果表明,基于闭环补
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