針對(duì)鋰離子電池荷電狀態(tài)（Stage of charge,SOC）在線估計(jì)精度不高,等效電路模型法估計(jì)精度與模型復(fù)雜度相矛盾的問(wèn)題,本文對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行了改進(jìn),并以電池工作電壓、電流為輸入,對(duì)應(yīng)等效電路模型法的SOC估計(jì)誤差為輸出,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法,建立基于輸入輸出數(shù)據(jù)的SOC估計(jì)誤差預(yù)測(cè)模型,采用物理–數(shù)據(jù)融合方法,基于誤差預(yù)測(cè)模型,建立了等效電路模型法結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)的鋰離子電池SOC在線估計(jì)模型.仿真結(jié)果表明,改進(jìn)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法提高了算法的估計(jì)精度,而物理–數(shù)據(jù)融合的鋰離子電池SOC在線估計(jì)模型減小了由電壓、電流測(cè)量所引入的估計(jì)誤差,克服了等效電路模型法估計(jì)精度與模型復(fù)雜度之間相矛盾的問(wèn)題,進(jìn)一步提高了SOC的估計(jì)精度,滿足估計(jì)誤差不超過(guò)5%的應(yīng)用需求. 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3705187