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题名基于改进EKF算法的锂电池SOC预估研究
被引量:8
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作者
李世光
汪洋
王建志
高正中
李莹
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机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2017年第9期87-89,97,共4页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(2015T80729)
青岛市博士后研究人员应用研究项目(2015190)
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文摘
电池荷电状态(SOC)是描述电池性能的重要指标之一。针对磷酸铁锂电池(LiFePQ_4)的特性,选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型,提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF),说明了扩展卡尔曼滤波估算荷电状态的原理并将内阻R_0看作状态变量进行同时预估更新,改进形成新的卡尔曼滤波算法。在仿真时对充电电流加入了噪声模拟实测数据。结果表明,该方法能够适应电池特性的动态变化,保证较高的SOC估算精度,减小误差,提高实用性。
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关键词
荷电状态
改进PNGV模型
新扩展卡尔曼滤波
磷酸铁锂电池
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Keywords
state of charge
improved PNGV model
new extended Kalman filter
lithium iron phosphate battery
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
TN713
[电子电信—电路与系统]
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