| 基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计 |
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| 作者姓名： | 邱亚 李鑫 陈薇 魏达 段泽民 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009,合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009,合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009,湖南德沃普电气股份有限公司,湖南邵东422800,合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥230009 |
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| 基金项目： | 湖南省科技重大专项项目(2016GK103);山西省重点研发计划项目(201603D112004). |
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| 摘 要： | 针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.
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| 关 键 词： | 全钒液流电池 SOC 扩展卡尔曼滤波 系统辨识 实时仿真 |
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