典型文献
基于RLS和CKF算法的铅酸蓄电池荷电状态估计
文献摘要：
针对铅酸蓄电池荷电状态(SOC)估计不够精准的问题,提出了基于等效电路模型的递推最小二乘法(RLS)结合容积卡尔曼滤波算法(CKF)的电池SOC估计方法.推导铅酸蓄电池离散空间方程,通过实验得到电池的SOC-OCV拟合曲线,并采用递推最小二乘法进行模型的参数辨识,建立仿真模型对比扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和CKF算法对铅酸蓄电池SOC估算的精准度,结果表明CKF算法对SOC的估计效果更佳.
文献关键词：
荷电状态;扩展卡尔曼滤波;容积卡尔曼滤波;递推最小二乘法
中图分类号：
作者姓名：
胡波;李亚雄;李珍;马延强
作者机构：
华电电力科学研究院有限公司,浙江杭州310030;武汉商贸职业学院,湖北武汉430205;河北五一八智能科技有限公司,河北邯郸056000
文献出处：
引用格式：
[1]胡波;李亚雄;李珍;马延强-.基于RLS和CKF算法的铅酸蓄电池荷电状态估计)[J].电源技术,2022(07):778-781
A类：
B类：
RLS,CKF,铅酸蓄电池,电池荷电状态,荷电状态估计,SOC,等效电路模型,递推最小二乘法,容积卡尔曼滤波算法,估计方法,OCV,拟合曲线,参数辨识,模型对比,扩展卡尔曼滤波算法,EKF
AB值：
0.176144
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