| 基于SOC-OCV曲线的卡尔曼滤波法SOC估计 |
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| 引用本文： | 欧阳佳佳,毛良平,张军明. 基于SOC-OCV曲线的卡尔曼滤波法SOC估计[J]. 电力电子技术, 2016, 0(3): 98-100. DOI: 10.3969/j.issn.1000-100X.2016.03.030 |
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| 作者姓名： | 欧阳佳佳 毛良平 张军明 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学,浙江杭州,310027;2. 浙江南都电源动力股份有限公司,浙江杭州,311305 |
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| 基金项目： | National Natural Science Foundation of China(No.51277161) 国家自然科学基金(51277161) |
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| 摘 要： | ![]()
由于开路电压(OCV)与电池荷电状态(SOC)存在一一对应的关系,OCV在电池SOC估计中被广泛运用。提出了如何通过卡尔曼滤波法(KMF)得到各种工作状态下PNGV电池模型中各状态量的值,从而得到PNGV电池模型的实时OCV,进而通过已经获得的SOC-OCV曲线得到电池SOC的预测值方法。给出了铅碳电池建模及参数辩识的方法及步骤,建立了参数随SOC可变的铅碳电池PNGV模型,并通过模型提出了用于OCV计算的KMF,该算法能快速并准确的收敛到真实的OCV,从而实时指示SOC,仿真和实验结果显示该方法具有较好的SOC估算效果及快速的动态响应。
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| 关 键 词： | 荷电状态 开路电压 电池模型 卡尔曼滤波 |
SOC Estimation With Kalman Filtering Based on SOC-OCV Curve |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | state of charge open circuit voltage battery model kalman filtering |
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