【摘 要】
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针对锂离子电池荷电状态(Stage of charge,SOC)在线估计精度不高,等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题,本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,并以电池工作电压、
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省先进工业过程控制重点实验室,兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心
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针对锂离子电池荷电状态(Stage of charge,SOC)在线估计精度不高,等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题,本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,并以电池工作电压、电流为输入,对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出,采用极限学习机算法,建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型,采用物理–数据融合方法,基于误差预测模型,建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型.仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度,而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估
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