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基于Drift-Ah积分法的CKF估算锂电池SOC 被引量:12

CKF estimation Li-ion battery SOC based on Drift-Ah integral method
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摘要 锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用容积卡尔曼滤波算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低. State of charge(SOC) is one of the important parameters that reflects battery usage. In the actual work process of lithium battery, the drift current measured by current sensor will have great influence on the accuracy of SOC estimation. For this problem, the Drift-Ah integral method is proposed with drift current, the noise combination model is established, and the SOC estimation of lithium battery is achieved by using the cubature Kalman filter(CKF). Finally, the simulation experiment of lithium battery is carried out. Simulation results show that the proposed method can effectively suppress disturbance of drift current, with the advantages of high filtering accuracy and low complexity.
作者 刘新天 李涵琪 魏增福 何耀 曾国建 LlUXin-tian;LI Han-qi;WEI Zeng-fu;HE Yao;ZENG Guo-jian(Automotive Engineering Technology Institute,Hefei University ofTechnology,Heifei 230009,China;GuangdongDiankeyuan Energy Technology Co. Ltd.,Guangzhou 510080? China)
出处 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期535-541,共7页 Control and Decision
基金 国家自然科学基金项目(61603120)
关键词 锂电池 荷电状态 漂移电流 Drift-Ah积分法 噪声组合模型 容积卡尔曼滤波器 lithium battery state of charge drift current Drift-Ah integral method noise combination model cubature Kalman filter
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