【摘 要】
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针对锂动力电池荷电状态（ State of Charge,S0C）估计策略,提出了一种基于模型误差EKF-HIF 算法的S0C 联合估计方法.首先,通过建立电池等效电路模型,利用B P 神经网络（ Back Pro
【基金项目】
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安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2016A058)
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针对锂动力电池荷电状态（ State of Charge,S0C）估计策略,提出了一种基于模型误差EKF-HIF 算法的S0C 联合估计方法.首先,通过建立电池等效电路模型,利用B P 神经网络（ Back Propaga-tion Neural Network, BPNN） 预测该电池模型误差.其次,推导扩展卡尔曼滤波（EKF）和H∞滤波（H Infinity Filter,HIF）算法流程,根据模型误差选择不同算法进行SOC状态估计.最后,通过仿真验证了该联合估计算法的有效性和可行性.
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