典型文献
基于双无迹变换的锂离子电池SOC估计研究
文献摘要：
电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标,然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统,精准估计SOC十分困难.针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题,基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法,采用动态函数提高卡尔曼增益,从而提高SOC估计精度和效果.通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果,在电压和电流变化剧烈的条件下,平均绝对误差为0.11％,精度相对提高了58％,均方根误差为0.15％,稳定性相对提高了63％.
文献关键词：
锂离子电池;双无迹变换;无迹卡尔曼滤波;电池荷电状态
中图分类号：
作者姓名：
封居强;孙亮东;蔡峰;伍龙;卢俊
作者机构：
淮南师范学院机械与电气工程学院,安徽淮南232038;安徽理工大学深部煤矿开采响应与灾害防控国家重点实验室,安徽淮南232001;淮南市矿用电子技术研究所,安徽淮南232002
文献出处：
引用格式：
[1]封居强;孙亮东;蔡峰;伍龙;卢俊-.基于双无迹变换的锂离子电池SOC估计研究)[J].电源技术,2022(11):1270-1274
A类：
双无迹变换,动态函数
B类：
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AB值：
0.34553
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