文档名：基于联合EKFUKF算法的锂电池SOC预估研究
摘要：电池储能在当前能源结构中有着至关重要的作用,其荷电状态(stateofcharge,SOC)的准确预估是电池管理系统工作的前提.通过在MATLAB/Simulink中建立电池的Thevenin模型,并经过实验获得SOC与开路电压之间的关系,对扩展卡尔曼滤波(extendedKalmanfilter,EKF)算法、无迹卡尔曼滤波(unscentedKalmanfilter,UKF)算法进行了分析与模型的搭建,在实际工况输入下进行了SOC预估并与真实值进行了对比分析.最后,依据对EKF、UKF算法仿真结果的分析,提出了联合EKF-UKF算法,即初始阶段采用收敛速度快的EKF算法,之后采用误差低的UKF算法求取SOC值,仿真结果表明该算法能够有效提升SOC预估过程中稳定性.
作者：海涛 范攀龙 王钧 Author：HAITao FANPanlong WANGJun
作者单位：广西大学电气工程学院,广西南宁530004华蓝设计(集团)有限公司,广西南宁530004
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(11)
分类号：TM912
关键词：电池储能 荷电状态(SOC) 联合扩展卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(EKF-UKF)
Keywords：batterystorage stateofcharge(SOC) jointextendedKalmanfiltering-tracelessKalmanfiltering(EKF-UKF)
机标分类号：TM912U469.72TP391
在线出版日期：2023年12月5日
基金项目：广西重点研发计划，国家自然科学基金基于联合EKF-UKF算法的锂电池SOC预估研究[
期刊论文] 电源技术--2023, 47(11)海涛 范攀龙 王钧电池储能在当前能源结构中有着至关重要的作用,其荷电状态(stateofcharge,SOC)的准确预估是电池管理系统工作的前提.通过在MATLAB/Simulink中建立电池的Thevenin模型,并经过实验获得SOC与开路电压之间的关系,对扩展卡...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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