本文選題：SOC估計(jì) + 擴(kuò)展卡爾曼濾波　； 參考：《電源技術(shù)》2015年12期

【摘要】：鋰離子電池以其無泄漏、無污染、無噪聲等優(yōu)點(diǎn),近年來廣泛應(yīng)用于工業(yè)及生活領(lǐng)域。目前常用的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的鋰電池SOC(荷電狀態(tài))估計(jì)方法由于建模不準(zhǔn)確而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果誤差較大,嚴(yán)重影響到電池管理系統(tǒng)的性能及整機(jī)系統(tǒng)的控制。針對(duì)該問題,采用精度較高的Randles模型,并在擬合電池的OCV(開路電壓)-SOC曲線時(shí)通過引入自然指數(shù)函數(shù)并增加多項(xiàng)式階數(shù)等方法提高擬合精度。使用EKF對(duì)鋰電池SOC進(jìn)行估計(jì),與理論結(jié)果相比模型改進(jìn)后估計(jì)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差比改進(jìn)前下降了64.43%。試驗(yàn)結(jié)果表明通過改進(jìn)電池模型大大提高了基于EKF方法的鋰電池SOC估計(jì)精度,對(duì)于提高電池管理系統(tǒng)以及整機(jī)系統(tǒng)性能具有重要意義。
[Abstract]:Lithium ion battery has been widely used in industry and life in recent years because of its advantages of no leakage, no pollution, no noise and so on. The current SOC-based estimation method for lithium battery based on extended Kalman filter (EKF), which is not accurate in modeling, results in a large error, which seriously affects the performance of the battery management system and the control of the whole system. In order to solve this problem, the high precision Randles model is used to improve the fitting accuracy by introducing the natural exponential function and increasing the polynomial order when fitting the open circuit voltage curve of the battery. Using EKF to estimate the SOC of lithium battery, compared with the theoretical results, the standard deviation of the estimation error after the improvement of the model is reduced by 64.43. The experimental results show that the SOC estimation accuracy of lithium battery based on EKF method is greatly improved by improving the battery model, and it is of great significance to improve the performance of the battery management system and the whole system.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所;
【分類號(hào)】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1840003