【摘 要】
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电池储能是碳中和目标的有力抓手，准确估计其能量状态（State of Energy：SOE）和峰值功率状态（State of Power：SOP）是电池储能高效可靠运行的关键和基础。由于电池的电化学反应过程十分复杂，作为隐性状态量的SOE和SOP精确值难以得到。为此，本文提出了一种基于模型SOE和SOP联合估计方法。（1）应用Thevenin等效电路模型，采用递归最小二乘法建立了在线参数辨识算法，
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电池储能是碳中和目标的有力抓手，准确估计其能量状态（State of Energy：SOE）和峰值功率状态（State of Power：SOP）是电池储能高效可靠运行的关键和基础。由于电池的电化学反应过程十分复杂，作为隐性状态量的SOE和SOP精确值难以得到。为此，本文提出了一种基于模型SOE和SOP联合估计方法。（1）应用Thevenin等效电路模型，采用递归最小二乘法建立了在线参数辨识算法，获得准确的模型参数。（2）为解决恒定功率需求下的功率预测难题，提出了多步功率预测法，提高了SOP的预测精度，并结合扩展卡尔曼滤波算法，进一步提出了多状态联合估计方法。（3）实验验证了算法的可行性，结果表明，在存在较大初始误差的情况下，所提出的方法电压、SOE最大预测误差均＜2%，实现了准确的SOP预测。
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