【摘 要】
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针对蓄电池卡尔曼滤波算法荷电状态SOC(State of Charge)初始值的估计误差较大可能导致前期收敛性较差的问题,通过分析蓄电池放电实验数据,运用灰色关联模型计算电池内阻、电
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区车辆与电气工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307184).
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针对蓄电池卡尔曼滤波算法荷电状态SOC(State of Charge)初始值的估计误差较大可能导致前期收敛性较差的问题,通过分析蓄电池放电实验数据,运用灰色关联模型计算电池内阻、电压和电流参数关于SOC的关联度值,将关联度最高的内阻参数作为初始SOC估计值的自变量;然后将初始SOC估计值代入由二阶等效电路模型构建的扩展卡尔曼滤波算法中,进行SOC估计;最后利用电测试平台验证SOC估计准确性,并与电压参数作为初始SOC估计值自变量的方法进行对比;实验结果表明,相对于电压法的初始估计值,内阻法的初始估计值更
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