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基于EKF的动力锂电池SOC状态预测
  • ISSN号:1002-087X
  • 期刊名称:《电源技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM912.9[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003, [2]中航锂电(洛阳)公司,河南洛阳471009
  • 相关基金:国家科技型中小企业技术创新基金资助项目(05C26214101032)
中文摘要:

在研究与分析影响SOC值的因素及传统SOC估算方法优缺点的基础上,提出一种基于扩展Kalman滤波(EKF)的算法对SOC进行估算,依据Thevenin模型建立了电池的非线性状态空间方程,通过引入库仑效率因子计算出电量的动态变化量,并利用此变化量对状态方程进行扩展,使得极化效应的影响大大减弱。实验表明,此方法提高了电池SOC计算的精度,达到了动力汽车的应用要求。

英文摘要:

Based on the analysis of factors affecting the SOC and the relative merits of traditional SOC algorithm,the algorithm of extend Kalman filter was applied to predict SOC of lithium-ion.A battery nonlinear dynamic model in discrete-time state-space form was built by Thevenin physical model.Especially in this paper,through the calculation of changing capacity based on coulombic,the polarization was weakened mostly by the improved algorithm of state SOC.The test results show that this new way really can increase the SOC accuracy and meet the demand of electric vehicle.

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期刊信息
  • 《电源技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第十八研究所
  • 主编:黄永才
  • 地址:天津市西青海泰华科七路6号
  • 邮编:300384
  • 邮箱:cjps@tips.ac.cn
  • 电话:022-23959362
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-087X
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1126/TM
  • 邮发代号:6-28
  • 获奖情况:
  • 国家期刊提名奖,国家“双效”期刊,连续四届天津市优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11796