-
题名新能源汽车动力电池荷电状态估计
- 1
-
-
作者
纵瑞州
李帅
胡韦涛
谭耀耀
丁重庆
-
机构
安徽三联学院电子电气工程学院
-
出处
《无线互联科技》
2023年第24期83-85,89,共4页
-
基金
大学生创新创业项目省级创新创业项目,项目编号:S202210959072
大学生创新创业项目国家级创新创业项目,项目编号:202310959018
大学生创新创业项目校级创业项目,项目编号:X202210959097。
-
文摘
准确估计新能源汽车动力电池的荷电状态可以为驾驶者提供准确的剩余续航里程信息。因此,动力电池的荷电状态估计是新能源汽车关键技术之一。目前,常用的估计算法都有一定的局限性,文章提出建立动力电池的分数阶模型,先进行参数识别,然后采用扩展卡尔曼滤波进行动力电池的荷电状态估计,以满足不同的应用场景需要。为了验证该算法的实际效果,本研究模拟出不同工况下的荷电状态估计结果和开路电路的估计结果,与传统安时法结果对照表明,扩展卡尔曼算法具有更好的准确性和可靠性。
-
关键词
荷电状态
分数阶
扩展卡尔曼滤波
-
Keywords
state of charge
fractional order
extended Kalman filter
-
分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
-