为了精确估算电动汽车锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),本文通过对主流SOC估算方法进行分析与比较,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的电动汽车能量管理系统(energy management system,EMS)SOC估算方法,同时采用联合模型以保证估算...为了精确估算电动汽车锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),本文通过对主流SOC估算方法进行分析与比较,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的电动汽车能量管理系统(energy management system,EMS)SOC估算方法,同时采用联合模型以保证估算过程中有较好的精度,并在实验室条件下进行实测数据及MATLAB仿真分析。仿真结果表明,卡尔曼滤波算法对锂电池SOC进行在线实时估计是有效的,能够较为准确地计算出SOC值,且估算结果与实测值基本一致,该方法可以用于电动汽车锂电池SOC的估算,具有很强的实际应用价值。展开更多
文摘为了精确估算电动汽车锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),本文通过对主流SOC估算方法进行分析与比较,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的电动汽车能量管理系统(energy management system,EMS)SOC估算方法,同时采用联合模型以保证估算过程中有较好的精度,并在实验室条件下进行实测数据及MATLAB仿真分析。仿真结果表明,卡尔曼滤波算法对锂电池SOC进行在线实时估计是有效的,能够较为准确地计算出SOC值,且估算结果与实测值基本一致,该方法可以用于电动汽车锂电池SOC的估算,具有很强的实际应用价值。