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基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

发布时间:2018-04-22 01:36

  本文选题:锂离子电池 + SOC估计 ; 参考:《汽车工程》2017年09期


【摘要】:为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。
[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.
【作者单位】: 中国科学院电力电子与电力传动重点实验室电工研究所;中国科学院大学;
【基金】:国家重点研发计划项目(2016YFB0100107和2016YFB0101800) 国家电网公司科技项目“电动汽车基础设施运行安全与互联互通技术”资助
【分类号】:TM912;U469.72

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本文编号:1785047

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