现代电子技术

2019, v.42;No.545(18) 84-89

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基于RTS-IEKPF算法的锂电池SOC估算
Lithium battery SOC estimation based on RTS-IEKPF algorithm

吴铁洲;杜炘宇;吴麟章;

摘要(Abstract):

针对瞬间大电流充放电使电池非线性加剧,使用迭代扩展卡尔曼滤波算法(IEKF)估算电池荷电状态(SOC)时会有较大误差。为了减小误差,进一步提高SOC的估算精度,提出一种基于锂电池复合电化学模型的融合RTS最优平滑的迭代扩展卡尔曼粒子滤波算法(RTS-IEKPF)。该方法利用RTS(Rauch-Tung-Streibel)最优平滑算法与IEKF算法结合生成粒子滤波的建议分布,得到RTS-IEKPF,并用该方法来估算锂电池的SOC。实验结果表明,RTS-IEKPF算法SOC的估算精度优于PF,IEKF和IEKPF算法SOC的估算精度。

关键词(KeyWords): 锂电池;SOC估算;RTS-IEKPF;粒子滤波;最优平滑;实验验证

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(51677058)~~

作者(Author): 吴铁洲;杜炘宇;吴麟章;

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参考文献(References):

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