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基于KF⁃SRUKF算法的锂离子电池荷电状态估计
文献摘要：
荷电状态(SOC)估计对于锂离子电池的可靠安全使用至关重要.在SOC估计中,平方根无迹卡尔曼滤波器(SRUKF)适用于非线性方程变量的有效估计,对线性状态方程并不适用.针对这一问题,本文提出将线性卡尔曼滤波器(KF)与平方根无迹卡尔曼滤波器(SRUKF)组成的KF?SRUKF算法应用于电池SOC估计的方法.本文首先建立了基于二阶RC等效电路模型,采用双环递推最小二乘法(BLRLS)进行模型参数辨识,然后根据所提算法进行SOC估计.通过电池测量设备和专用软件组建的电池测试平台进行了算法验证,结果表明,所提改进算法在提高SOC估计精度的同时也有效地减小了计算量.
文献关键词：
锂离子电池;SOC估计精度;SRUKF算法
中图分类号：
作者姓名：
任碧莹;孙佳;孙向东;谢晨雪
作者机构：
西安理工大学电气工程学院,陕西 西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]任碧莹;孙佳;孙向东;谢晨雪-.基于KF⁃SRUKF算法的锂离子电池荷电状态估计)[J].电工电能新技术,2022(10):1-10
A类：
BLRLS
B类：
SRUKF,锂离子电池,电池荷电状态,荷电状态估计,SOC,安全使用,平方根无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波器,非线性方程,有效估计,状态方程,算法应用,RC,等效电路模型,双环,递推最小二乘法,模型参数辨识,测量设备,测试平台,算法验证,改进算法,估计精度,计算量
AB值：
0.246146
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