基于自适应卡尔曼滤波的电池荷电状态估算

摘要：

提出基于自适应卡尔曼滤波(AEKF)的磷酸铁锂锂离子电池荷电状态(SOC)估算方法,以改进型新一代汽车合作计划(PNGV)等效电路模型为基础,提高SOC估算的稳定性和精度.在MVEG-A和FTP75工况下,相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,AEFK算法可实时估计未知噪声的均值和方差,误差率分别降低4.846％和3.672％,估算精度得到提高.

关键词：自适应卡尔曼滤波(AEKF)、锂离子电池、荷电状态(SOC)、扩展卡尔曼滤波(EKF)

所属期刊栏目：48

分类号：TM912.9

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：240-243