本文選題：鋰離子電池 + SOC估計(jì)　； 參考：《汽車(chē)工程》2017年09期

【摘要】：為提高電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池SOC的估計(jì)精度,本文中對(duì)鋰離子電池模型與參數(shù)辨識(shí)算法、自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波(AUKF)算法和基于電池模型融合的SOC估計(jì)算法進(jìn)行研究。建立了具有明確物理意義的電池電路模型,采用基于遺傳算法(GA)的模型參數(shù)辨識(shí)算法,設(shè)計(jì)了基于AUKF的電池SOC估計(jì)方法,并基于貝葉斯信息準(zhǔn)則,提出了電池模型融合方法,實(shí)現(xiàn)了基于模型融合與AUKF的電池SOC估計(jì)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法具有較高的精度。
[Abstract]:In order to improve the SOC estimation accuracy of electric vehicle power battery, this paper studies the lithium-ion battery model and parameter identification algorithm, adaptive unscented Kalman filter AUKF algorithm and SOC estimation algorithm based on battery model fusion. The battery circuit model with clear physical meaning is established. The model parameter identification algorithm based on genetic algorithm (GA) is adopted, and the battery SOC estimation method based on AUKF is designed. Based on Bayesian information criterion, a battery model fusion method is proposed. The battery SOC estimation based on model fusion and AUKF is realized. The simulation results show that the method has high accuracy.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院電力電子與電力傳動(dòng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室電工研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFB0100107和2016YFB0101800) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目“電動(dòng)汽車(chē)基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行安全與互聯(lián)互通技術(shù)”資助
【分類(lèi)號(hào)】：TM912;U469.72

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本文編號(hào)：1785047