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基于粒子滤波方法的LiFePO_4电池SOC估计
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作者 肖国红 弓清忠 +2 位作者 王云超 宋君亮 陈上生 《集美大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第5期47-51,共5页
为了准确获取磷酸铁锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),针对直接测量法和扩展卡尔曼滤波方法 (extended kalman filter,EKF)估计SOC存在的不足,在分析电池的充放电过程和电池的Thevenin等效电路模型基础上,基于粒子滤波算法(partic... 为了准确获取磷酸铁锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),针对直接测量法和扩展卡尔曼滤波方法 (extended kalman filter,EKF)估计SOC存在的不足,在分析电池的充放电过程和电池的Thevenin等效电路模型基础上,基于粒子滤波算法(particle filter,PF)对电池的SOC进行了估计。实验结果表明,PF方法比EKF方法的准确度提高了5%,采用PF算法估计SOC更加准确有效,在实际应用中更有价值。 展开更多
关键词 粒子滤波算法 磷酸铁锂电池 SOC
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